Gemini Embeddings
本文档介绍如何在 TiDB Cloud 中结合 Auto Embedding 使用 Gemini 嵌入模型，从文本查询中执行语义搜索。
可用模型
如果你自带 Gemini API 密钥（BYOK），则所有 Gemini 模型均可通过 gemini/ 前缀使用。例如：
gemini-embedding-001
- 名称：
gemini/gemini-embedding-001 - 维度：128–3072（默认：3072）
- 距离度量：Cosine，L2
- 最大输入文本 tokens 数：2,048
- 价格：由 Google 收费
- 由 TiDB Cloud 托管：❌
- 支持自带密钥：✅
完整的可用模型列表，请参见 Gemini documentation。
SQL 使用示例
要使用 Gemini 模型，你必须按如下方式指定 Gemini API key：
SET @@GLOBAL.TIDB_EXP_EMBED_GEMINI_API_KEY = 'your-gemini-api-key-here';
CREATE TABLE sample (
`id` INT,
`content` TEXT,
`embedding` VECTOR(3072) GENERATED ALWAYS AS (EMBED_TEXT(
"gemini/gemini-embedding-001",
`content`
)) STORED
);
INSERT INTO sample
(`id`, `content`)
VALUES
(1, "Java: Object-oriented language for cross-platform development."),
(2, "Java coffee: Bold Indonesian beans with low acidity."),
(3, "Java island: Densely populated, home to Jakarta."),
(4, "Java's syntax is used in Android apps."),
(5, "Dark roast Java beans enhance espresso blends.");
SELECT `id`, `content` FROM sample
ORDER BY
VEC_EMBED_COSINE_DISTANCE(
embedding,
"How to start learning Java programming?"
)
LIMIT 2;
结果：
+------+----------------------------------------------------------------+
| id | content |
+------+----------------------------------------------------------------+
| 1 | Java: Object-oriented language for cross-platform development. |
| 4 | Java's syntax is used in Android apps. |
+------+----------------------------------------------------------------+
选项
所有 Gemini options 均可通过 EMBED_TEXT() 函数的 additional_json_options 参数进行设置。
示例：指定任务类型以提升质量
CREATE TABLE sample (
`id` INT,
`content` TEXT,
`embedding` VECTOR(1024) GENERATED ALWAYS AS (EMBED_TEXT(
"gemini/gemini-embedding-001",
`content`,
'{"task_type": "SEMANTIC_SIMILARITY"}'
)) STORED
);
示例：使用不同的维度
CREATE TABLE sample (
`id` INT,
`content` TEXT,
`embedding` VECTOR(768) GENERATED ALWAYS AS (EMBED_TEXT(
"gemini/gemini-embedding-001",
`content`,
'{"output_dimensionality": 768}'
)) STORED
);
所有可用选项请参见 Gemini documentation。