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EmbeddingGemma は、Google が公開する 3 億パラメーターの embedding モデルで、同規模では最先端の性能を持ちます。Gemma 3(T5Gemma で初期化)と、Gemini モデルと同じ研究・技術を基に構築されています。テキストのベクトル表現を生成し、分類、クラスタリング、意味的類似検索など、検索・取得のタスクに適しています。100 以上の話し言葉のデータで学習されています。
export interface Env {
AI: Ai;
}
export default {
async fetch(request, env): Promise<Response> {
// Can be a string or array of strings]
const stories = [
"This is a story about an orange cloud",
"This is a story about a llama",
"This is a story about a hugging emoji",
];
const embeddings = await env.AI.run(
"@cf/google/embeddinggemma-300m",
{
text: stories,
}
);
return Response.json(embeddings);
},
} satisfies ExportedHandler<Env>;
import os
import requests
ACCOUNT_ID = "your-account-id"
AUTH_TOKEN = os.environ.get("CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN")
stories = [
'This is a story about an orange cloud',
'This is a story about a llama',
'This is a story about a hugging emoji'
]
response = requests.post(
f"https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/@cf/google/embeddinggemma-300m",
headers={"Authorization": f"Bearer {AUTH_TOKEN}"},
json={"text": stories}
)
print(response.json())
curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID/ai/run/@cf/google/embeddinggemma-300m \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN" \
-d '{ "text": ["This is a story about an orange cloud", "This is a story about a llama", "This is a story about a hugging emoji"] }'▶text
いずれか必須▶shape[]
array▶data[]
arrayリクエストしたテキスト値の埋め込みです