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Embeddings

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ユーザーが元データを削除しても、Gemini で生成した埋め込みやキャッシュにはテキストが残り続けます。生成時に由来を記録する provenance 台帳、シンク別の削除伝播ワーカー、取りこぼしを数える検証スイープまで、削除を派生データに追随させる設計をまとめました。

画像検索ではなく『近重複の除去』に gemini-embedding-2 のマルチモーダル埋め込みを使います。ベクトル化・クラスタリング・公開前ゲートの動くコードと、しきい値の決め方をまとめました。

Gemini Embedding と PostgreSQL pgvector で組んだ検索が、運用のうちに静かに精度を落とす理由を整理します。モデル固定・距離演算子の一致・HNSW の再インデックス・フィルタ付き検索の再現率低下まで、本番で踏んだ箇所を実装つきでまとめました。

Firestore のネイティブベクトル検索と Gemini Embeddings で組んだ RAG は、埋め込みモデルの世代交代でベクトル空間がずれ、検索品質が静かに落ちます。ドリフトの検知、無停止の再埋め込み移行、取得コストの抑え方を実装で詰めます。

Gemini APIを使ったRAG実装の3パターン（シンプル・Advanced・Agentic）を実際のコードで比較。ユースケース別の選択基準と、最初にどこから始めるべきかを解説します。

Few-Shot プロンプトを「固定の3例」で書いているうちは精度もコストも頭打ちになります。Gemini Embeddings + ベクター検索で例を動的に選ぶ自己改善型プロンプト設計を、コピペで動くコードと運用ループまで通しで解説します。

Embeddings だけでは取りこぼす「上位3件は当たり前に合うのに5件目以降に正解が埋もれる」問題を、Vertex AI Ranking API と Gemini を使ったリランカーで解決する本番アーキテクチャを実装コード付きで解説します。

Gemini text-embedding-004でPinecone・Qdrant・pgvector・Cloud Spanner Vectorを実測比較。コスト・レイテンシ・実装難易度を完全網羅した本番ベクトルDB選択ガイド。

Gemini Embedding APIとPineconeを組み合わせてRAGシステムを構築する手順を解説。インデックス設計からクエリ最適化、本番運用のコスト管理まで実践的なPythonコードで学べます。

Gemini 2.5 ProのマルチモーダルAPIを活用して、テキスト・画像・PDF・動画を統合的に検索・分析できるRAGパイプラインの設計から本番デプロイまでを体系的に解説します。

Gemini Embeddings API を活用したセマンティック検索システムの設計から本番運用まで。ベクトルDB選定、リランキング、レコメンドエンジン、コスト最適化を実践コード付きで徹底解説。

LangChain で Gemini モデルを使う完全ガイド。ChatGoogleGenerativeAI の設定、プロンプトチェーン、RAG パイプライン（ChromaDB + Gemini embeddings）、ReAct エージェントの構築まで。