Pinecone 将 Gemini Embedding 2 引入托管式文档搜索

Pinecone 于 2026 年 11 月 12 日宣布，其 Documents API 现已支持 Google 的 Gemini Embedding 2，可通过 Vertex AI 在写入和搜索查询时生成嵌入向量。托管式方案无需单独的 Google Cloud 账户、API 密钥或嵌入流水线，费用为每 100 万个词元 0.20 美元。

这项集成改变了嵌入处理所在的位置。应用程序将纯文本发送给Pinecone，由 Pinecone 在每次写入和查询时调用模型，并在调用失败时重试。嵌入用量统一计入 Pinecone 账单，而不是由 Google 单独收费。Pinecone 还会同时写入每份文档的文本和嵌入向量，因此语义搜索和全文搜索使用的是该文档的同一版本。嵌入向量用于表示含义，使同一字段既能支持基于相似度的检索，也能支持关键词搜索，而无需应用程序预先生成向量。

索引配置与任务类型

客户选择 gemini-embedding-2 在文本字段的 embed 配置中创建索引时。Pinecone 的模型文档列出的默认维度为 3,072，支持 128 至 3,072 之间的任意整数，且唯一支持的相似度度量是余弦相似度。模型每次输入最多接受 8,192 个词元。模型、维度和度量在创建索引时即固定，因此它们属于基础设施层面的决策，而不是团队部署后仍可调整的参数。

任务类型决定模型如何针对不同工作负载生成文本嵌入。常规检索使用 retrieval_document 用于存储文本，并 retrieval_query 默认用于搜索。分类、聚类和句子相似度任务在进行文本比较时，对存储文本和查询采用相同处理方式；其他查询设置则适用于问答、事实核查和代码检索。单次搜索可以覆盖字段默认的查询任务。

Pinecone 会自动插入 Gemini 所需的任务指令，因此用户只需提交纯文本，无需自行构造特定于模型的提示。集成嵌入文档还说明，字段的写入任务会在创建索引时固定。这些指令会给每个值或查询增加约六至七个词元，并计入模型的输入上限。

定价、套餐与当前限制

写入和查询时产生的嵌入词元均需付费，因此用量与索引和搜索活动挂钩。Pinecone 的 Builder 套餐通常每月包含 1,000 万个 Gemini Embedding 2 词元；截至 2026 年 12 月 31 日，这一额度翻倍至 2,000 万个。使用该模型需要 Builder、Standard 或 Enterprise 套餐，Starter 套餐则不提供此服务。每个嵌入请求最多可包含 96 个输入，而搜索查询的上限为 10,000 字节。

首个版本仅支持无服务器 Documents API 索引，不包括 BYOC、基于 pod 的索引和 Records API 索引。Pinecone 的公告列明支持控制台和 Python SDK 10.3.0，并表示即将支持 Node.js 和 Go SDK。现有向量索引可以转换为 Documents API 索引，无需重新生成嵌入；但转换后的索引目前尚不能添加集成嵌入，因此当前工作流程需使用新的 Documents API 索引。公告还将多模态支持列为后续版本的计划功能。

这项路线图显示，未来功能将超出该服务上线时提供的纯文本集成范围。Google 于2026 年 3 月 10 日发布的模型公告将 Gemini Embedding 2 描述为原生多模态模型，可将文本、图像、视频、音频和文档映射到同一嵌入空间。Pinecone 的文本服务支持 100 多种语言。处理在全球范围内进行，因此 Google 可以在其任意区域处理每个请求，但不保证请求会在特定区域处理。

对于运营搜索基础设施的团队而言，此次发布将嵌入处理从单独管理的服务商集成转移到了数据库路径中。该服务目前最适用于付费套餐上的全新文本搜索部署；仅支持全球范围处理以及转换后索引的限制，共同界定了首发服务的适用范围。