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Google Gen AI Embeddings（実験的）

https://github.com/googleapis/java-genai

この統合は公式の Google Gen AI Java SDK（com.google.genai:google-genai）を使用します。 実験的（Experimental） とマークされており、API と実装は将来のリリースで変更される可能性があります。

Maven 依存関係​

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-google-genai</artifactId>
    <version>1.23.0-beta33</version>
</dependency>

API Key​

API キーはこちらで無料取得できます：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key 。

利用可能なモデル​

利用可能な埋め込みモデルを参照してください。例：

  • gemini-embedding-001 — テキストのみ。タスクタイプと出力次元（128–3072）をサポート。
  • gemini-embedding-2 — ネイティブマルチモーダル。タスクタイプパラメータは使用しません（Gemini Embedding 2 でのタスク指示の仕組みは Google AI Gemini Embeddings を参照）。

GoogleGenAiEmbeddingModel​

基本的な使い方​

EmbeddingModel embeddingModel = GoogleGenAiEmbeddingModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("GOOGLE_AI_GEMINI_API_KEY"))
    .modelName("gemini-embedding-001")
    .build();

Response<Embedding> response = embeddingModel.embed("Hello, world!");
Embedding embedding = response.content();

埋め込みモデルの設定​

EmbeddingModel embeddingModel = GoogleGenAiEmbeddingModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("GOOGLE_AI_GEMINI_API_KEY"))
    .modelName("gemini-embedding-001")
    .taskType(GoogleGenAiEmbeddingModel.TaskTypeEnum.RETRIEVAL_DOCUMENT) // default task type
    .outputDimensionality(768)      // reduce the embedding size (for models that support it)
    .titleMetadataKey("title")      // metadata key used as the document title for RETRIEVAL_DOCUMENT
    .maxRetries(3)
    .timeout(Duration.ofSeconds(30))
    .build();

リクエスト/レスポンス API と機能​

便利メソッドやビルダーレベルの taskType(...) に加え、GoogleGenAiEmbeddingModel は呼び出しごとのパラメータを持つリクエスト/レスポンス API をサポートします：

  • 入力タイプ：EmbeddingInputType.QUERY / DOCUMENT は SDK の RETRIEVAL_QUERY / RETRIEVAL_DOCUMENT タスクタイプにマップされるため、モデルインスタンスを 2 つ用意しなくてもクエリとドキュメントを区別して埋め込めます（gemini-embedding-001 などタスクタイプ対応モデル）。
  • 次元：呼び出しごとの dimensions(...) は、出力サイズ縮小をサポートするモデルでビルダーの outputDimensionality を上書きします。
  • マルチモーダル（gemini-embedding-2）：インターリーブされたテキスト + 画像を単一埋め込みにネイティブ変換。 以前のモデル（例：gemini-embedding-001）はテキストのみ。画像は base64（ImageContent）で提供する必要があります。
  • リスナー：GoogleGenAiEmbeddingModel.builder().listeners(...) で設定し、リクエスト・レスポンス・エラーを観測。
EmbeddingResponse response = embeddingModel.embed(EmbeddingRequest.builder()
    .input("What is the capital of France?")
    .inputType(EmbeddingInputType.QUERY) // embed as a query
    .dimensions(256)                     // reduce output dimensionality
    .build());

List<Embedding> embeddings = response.embeddings();

マルチモーダルの例（Gemini Embedding 2 — テキストと画像を 1 つの埋め込みに融合）：

EmbeddingModel embeddingModel = GoogleGenAiEmbeddingModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("GOOGLE_AI_GEMINI_API_KEY"))
    .modelName("gemini-embedding-2")
    .build();

EmbeddingResponse response = embeddingModel.embed(EmbeddingRequest.builder()
    .input(TextContent.from("a photo of a cat"), ImageContent.from(base64Image, "image/png"))
    .build());

Embedding embedding = response.embeddings().get(0);

リクエスト/レスポンス API については Embedding Model、リスナーについては Observability を参照してください。

詳細​

Gemini 埋め込みモデルの詳細は ドキュメントを参照してください。