◈ Gemini API/2026-05-10中級
Gemini Embedding の output_dimensionality を 768 から 256 に切り詰めたら、ベクトル DB のストレージが 3 分の 1 になりました
個人開発の壁紙アプリで gemini-embedding-001 の出力次元を 768 から 256 へ削った経験をもとに、Matryoshka 表現の切り詰めとストレージ・コスト・精度のトレードオフを、移行手順・int8 量子化のコード・本番ロールアウトのチェックリストまで実数で記録します。
◈ Gemini API/2026-04-14上級
Gemini API Embedding × ベクトルDB完全比較: Pinecone・Qdrant・pgvector・Cloud Spannerを本番で使い分けるガイド
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 API/2026-04-03中級
Gemini Embedding API × Pinecone でRAGシステムを本番構築する
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 API/2026-03-29上級
Gemini Embeddings API で構築する本番環境セマンティック検索システム — 設計・実装・運用の全工程
Gemini Embeddings API によるセマンティック検索システムを設計から本番運用まで通しで構築します。text-embedding-004 の特性、ベクトル DB の選定、リランキングによる精度向上、レコメンドエンジン、コスト最適化とモニタリングを実践コードで解説します。