網站串接「Gemini Embedding」語意模型打造下一代AI智能網站
網站串接「Gemini Embedding」語意模型打造下一代AI智能網站！
Gemini Embedding語意模型是什麼?
Gemini Embedding語意模型由Google開發，第一代 (gemini-embedding-001)模型在2025 年 7 月 14 日正式全面開放（GA）給開發者使用，他可以用於比對使用者輸入的文字, 找出最相近於此語意的文字，將之比對出來，例如當使用者輸入「小狗」，語意模型會將相關的字詞比對出來，例如: 「小狗 = 汪星人 = 寵物犬 = 黃金獵犬」，即使網頁完全沒有使用者輸入的字眼，也能精準命中概念相同的結果。而最新第二代 (Gemini Embedding 2)模型於2026 年 4 月 22 日正式全面開放（GA），他除了比對文字，還能可直接整合文字、圖片、影片和音訊，達成更完整的比對以及拆解。
Google Gemini 語意模型內建支援超過 100 種語言的語意識別，也具備強大的跨語言檢索能力，因此是當今名列前茅的語意比對模型。
目前此語言模型有免費版本，但若要串接到網站，則建議使用付費版本，在付費模式下，Google 承諾將排除網站使用數據，不納入其模型訓練與分析中，全面保障企業資產與隱私安全。
Gemini Embedding語意模型和傳統的關鍵字搜尋有何不同?
1. 傳統關鍵字檢索：基於字面匹配的精準查詢
關鍵字檢索是最傳統、也是目前仍廣泛使用的檢索方式，其核心概念是字面匹配。
以致茂官網產品搜尋為例，當在關鍵字輸入62000D，系統會掃描資料庫中的產品標題，在技術上主要透過SQL查詢加入條件透過 AND、OR、NOT 等條件組合並搜尋產品標題，或透過 LIKE '%26001%' 等 SQL 語法進行模糊比對，找出標題內含有該型號的相關產品。搜尋結果如下圖所示。
優點: 此傳統關鍵字搜尋適合用於專業產品或文件檢索，會很精準的搜尋產品。
缺點: 一旦使用者輸入的詞彙遭遇同義詞或語序變化，系統就會因字面不符而漏失關鍵結果。若今天想要搜尋時，更擴大於希望相同語意的輸入都可以被找尋到，那麼就需要使用語意檢索模型。
2.語意檢索模型：跨越字面藩籬的智慧理解
語意檢索則是利用向量化（Embedding）技術，將文字轉換成多維度向量，並透過相似度（通常是餘弦相似度）計算內容的相關性。簡單來說，在這種架構下，即使字面不同，只要意思相近，系統就能準確捕捉。
➤ 實例一：擺脫地域與字面限制
傳統搜尋中，「新北網頁設計」與「北台灣架設網站」因字面差異大而難以相通；但在語意模型分析下，兩者的向量位置會非常接近。
➤ 實例二：專業產品搜尋意圖擴充
當使用者輸入「車用電池測試」，但產品標題為「EV Battery Test」或「鋰電池組充放電測試系統」。
• 傳統關鍵字搜尋：因網站產品標題僅寫「EV Battery Test」或「鋰電池組充放電測試系統」，會因找不到使用者輸入的「車用」二字而無法搜尋到。
• 語意檢索：語意模型理解「車用」與「EV / 電動車」高度相關，且「測試」與「充放電、壽命模擬」的意義相近，因此能推薦該產品。
➤ 網站實際FAQ 應用情境：詞彙轉化為意圖概念
假設網站的 FAQ 單元中，有一篇文章標題為：「做一個網站要花多久時間？」。當使用者輸入：「網站架設時程？」 時，Gemini 語意模型會進行以下拆解與映射：
1. 「做一個網站」-> 映射至 網站開發 / 網站架設 的概念。
2. 「花多久時間」-> 映射至 時程 / 工期 / 時間成本 的概念。
藉由這種意圖辨識，模型會判定兩者具備高度相同的查詢意圖，從而將最正確的解答呈現給使用者。因此，透過透過語意檢索的全面優化，網站將從被動的「資料庫篩選」，轉變為智慧的搜尋，為每一位客戶帶來更流暢、更友善的網站體驗。
Gemini Embedding語意模型可以串接到網站嗎？
Gemini Embedding 語意模型可以串接到網站！
在Gemini API 官網上，有詳細列出此兩個語言模型的詳細資料如下:
➤Gemini-embedding-001模型詳細資訊
➤Gemini-embedding 2模型詳細資訊
若要串接Gemini-embedding的API 費用，則是根據使用量來計算的，通常以處理的 token 數量定價，token 是 AI 模型理解資訊的「最小計算單位」，不同類型的媒介轉換方式如下：
- 中文字： 1 個中文字大約等於 1.5 到 2 個 Token。
- 英文字： 100 個英文單字大約等於 60 到 80 個 Token。
- 多媒體（圖片/影片/音訊）： 系統會根據圖片解析度、影片與音訊的長度，自動將其編碼並折算為對應的 Token 數量。
網站使用 Gemini Embedding 語意模型時，費用主要產生在以下兩個時間點：
- 第一階段：網站初始化 / 上架新內容
網頁文章或商品資料 ➔ 轉換為 Token ➔ 產出向量 ➔ 存入向量資料庫 (初期費用集中)
- 第二階段：使用者前台搜尋
使用者輸入搜尋詞 ➔ 轉換為 Token ➔ 產出向量 ➔ 資料庫比對相似度 (單次費用極低、高頻率)
根據官方最新的 Gemini Developer API 的付費方案（Pay-as-you-go）是採用 「輸入百萬 Token (Per 1M Input Tokens)」 的方式來計費：
| 模型版本 | 輸入媒介類型 | 每 100 萬 Input Tokens 費用 (美金) |
| gemini-embedding-001 | 純文字 | $0.15 USD (約合台幣 $4.8 元) |
| gemini-embedding-2 | 多模態 (文字/圖片/影片/音訊) |
$0.20 USD (約合台幣 $6.4 元) (圖片另計：每張約 $0.000105 USD) |
若以製作網站FAQ，而使用者輸入為以下內容:
- 輸入內容：
做一個響應式網站大概需要花多少時間？（約 18 個字） - 消耗 Tokens：每次搜尋約消耗 30～40 Tokens。
- 100 萬 Tokens 可搜尋次數：約是25000次。
詳細價格可以參考Gemini 的 API 費用介紹，目前官網上有三個方案可供使用，以下圖示說明：
若為測試用開發者，可使用免費版本。若為企業官網串接，建議使用第二種付費方案。在付費模式下，使用了批次API模式，Google 承諾將排除網站使用數據，不納入其模型訓練與分析中，全面保障企業資產與隱私安全。
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