Mar 13
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¡Google acaba de lanzar Gemini Embeddings 2, su primer modelo nativamente multimodal! Descubre cómo procesar texto, imágenes, audio y video en un único espacio vectorial para potenciar tus aplicaciones de IA. En este tutorial práctico, analizamos a fondo las capacidades técnicas de este nuevo modelo construido sobre la arquitectura Gemini. Aprenderás cómo funciona y por qué la tecnología Matryoshka (MRL) cambiará la forma en que optimizamos costos y rendimiento en nuestras bases de datos vectoriales. 📌 ¿Qué aprenderás en este video? • Qué hace único a Gemini Embeddings 2 (Multimodalidad nativa). • Cómo reducir dimensiones (de 3072 a 768) usando Matryoshka Representation Learning sin perder calidad. • Ejemplos prácticos de Similitud Semántica, Clasificación y Clustering (K-Means). • Cómo procesar entradas intercaladas (Texto + Imágenes juntas). • Creación paso a paso de un sistema RAG Multimodal usando ChromaDB. Al final de este video, sabrás exactamente cómo implementar este modelo en Python para crear pipelines de inteligencia artificial mucho más avanzados, rápidos y económicos. 🔗 Enlaces y Recursos mencionados: 📓 Notebook de Google Colab (Código fuente): https://github.com/alarcon7a/youtube-tutorial-sources/blob/main/Notebooks/Google%20AI/Embeddings/Tutorial_Gemini_Embeddings_2.ipynb 🔑 Obtén tu API Key en Google AI Studio: https://aistudio.google.com/ 👇 ¡Si te sirvió el video, no olvides SUSCRIBIRTE, dejar tu LIKE y comentar qué proyecto vas a construir con Gemini Embeddings 2! #ai #InteligenciaArtificial #IA Mi nombre es Carlos Alarcon, experto en AI y ciencia de datos, Google Developer Expert (GDE) en AI/ML, Microsoft Most Valuable Professional (MVP) en AI/ML y reconocido divulgador. 🔔 ¡No olvides suscribirte y activar las notificaciones para estar al día con las últimas investigaciones y descubrimientos en AI! Twitter: https://twitter.com/alarcon7a LinkedIn https://www.linkedin.com/in/alarcon7a/ Instagram https://www.instagram.com/alarcon7a/