Pinecone, 관리형 문서 검색에 Gemini Embedding 2 추가

Pinecone은 2026년 11월 12일, Documents API가 이제 Vertex AI를 통해 쓰기 작업과 검색 쿼리에서 임베딩을 생성하는 Google의 Gemini Embedding 2를 지원한다고 발표했다. 이 관리형 옵션을 이용하면 별도의 Google Cloud 계정이나 API 키, 임베딩 파이프라인이 필요하지 않으며, 토큰 100만 개당 0.20달러가 부과된다.

이번 통합으로 임베딩 작업이 처리되는 위치가 달라진다. 애플리케이션은 일반 텍스트를 Pinecone에 보내고, Pinecone은 쓰기 작업과 쿼리가 발생할 때마다 모델을 호출하며 실패한 호출은 재시도한다. 임베딩 사용량은 Google이 별도로 청구하는 대신 Pinecone 청구서에 통합된다. 또한 Pinecone은 각 문서의 텍스트와 임베딩을 함께 기록하므로, 시맨틱 검색과 전문 검색에서 같은 버전의 문서를 사용한다. 임베딩은 의미를 나타내는 벡터로, 애플리케이션이 먼저 벡터를 생성하지 않아도 동일한 필드에서 유사도 기반 검색과 키워드 검색을 모두 지원할 수 있다.

인덱스 구성 및 작업 유형

고객은 선택합니다 gemini-embedding-2 텍스트 필드의 embed 인덱스를 만들 때 구성합니다. Pinecone의 모델 문서에 따르면 기본 차원 수는 3,072이며, 128부터 3,072까지의 모든 정수를 지원하고 유사도 측정 지표로는 코사인만 사용할 수 있다. 모델은 입력 하나당 최대 8,192개의 토큰을 받는다. 모델, 차원 수, 측정 지표는 인덱스 생성 시 고정되므로, 배포 후 팀이 조정할 수 있는 매개변수가 아니라 인프라 차원의 결정 사항이다.

작업 유형은 다양한 워크로드에 맞게 모델이 텍스트를 임베딩하는 방식을 제어한다. 일반 검색에서는 retrieval_document 저장된 텍스트에 사용하고 retrieval_query 검색에는 기본적으로 사용한다. 분류, 클러스터링, 문장 유사도 작업은 텍스트를 비교할 때 저장된 텍스트와 쿼리를 동일하게 취급한다. 그 밖의 쿼리 설정은 질의응답, 사실 검증, 코드 검색을 지원한다. 단일 검색에서 필드의 기본 쿼리 작업을 재정의할 수도 있다.

Pinecone은 Gemini에 필요한 작업 지침을 자동으로 삽입하므로, 사용자는 모델별 프롬프트를 작성하지 않고 일반 텍스트를 제출하면 된다. 통합 임베딩 문서에 따르면 인덱스를 만들 때 필드의 쓰기 작업도 고정된다. 이러한 지침은 값이나 쿼리마다 약 6~7개의 토큰을 추가하며 모델의 입력 한도에 포함된다.

가격, 요금제 및 현재 제한 사항

쓰기 작업과 쿼리 모두에서 임베딩 토큰에 요금이 부과되므로, 사용량은 인덱싱 및 검색 활동에 따라 달라진다. Pinecone의 Builder 요금제에는 일반적으로 매월 Gemini Embedding 2 토큰 1,000만 개가 포함되며, 2026년 12월 31일까지는 그 두 배인 2,000만 개가 제공된다. 이 모델을 사용하려면 Builder, Standard 또는 Enterprise 요금제가 필요하며 Starter에서는 이용할 수 없다. 임베딩 요청에는 입력을 최대 96개까지 포함할 수 있으며, 검색 쿼리의 크기는 10,000바이트로 제한된다.

첫 번째 릴리스는 서버리스 Documents API 인덱스만 지원하며 BYOC, 팟 기반 인덱스, Records API 인덱스는 제외된다. Pinecone의 발표에 따르면 콘솔과 Python SDK 10.3.0을 지원하며 Node.js 및 Go SDK 지원은 곧 추가될 예정이다. 기존 벡터 인덱스는 재임베딩 없이 Documents API 인덱스로 변환할 수 있지만, 변환된 인덱스에 통합 임베딩을 추가하는 기능은 아직 제공되지 않는다. 따라서 현재 워크플로에서는 새 Documents API 인덱스를 사용해야 한다. 발표에서는 멀티모달 지원도 후속 릴리스에서 제공할 계획이라고 밝혔다.

이 로드맵은 출시 시점에 제공되는 텍스트 전용 통합의 범위를 넘어선다. Google의 2026년 3월 10일 모델 발표에 따르면 Gemini Embedding 2는 네이티브 멀티모달 모델로, 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 문서를 하나의 임베딩 공간에 매핑한다. Pinecone의 텍스트 서비스는 100개가 넘는 언어를 지원한다. 처리는 전 세계적으로 이뤄지므로 Google은 특정 지역을 보장하지 않은 채 자사 리전 중 어디서든 각 요청을 처리할 수 있다.

검색 인프라를 운영하는 팀의 경우, 이번 릴리스는 별도로 관리하던 공급업체 통합에서 임베딩을 데이터베이스 처리 경로로 옮긴다. 당장 적합한 사용 사례는 유료 요금제에서 새 텍스트 검색 서비스를 구축하는 경우이며, 초기 서비스의 범위는 전역 처리 방식만 지원한다는 점과 변환된 인덱스의 제한에 따라 결정된다.