A Vertex AI no Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped apresenta uma lista crescente de modelos de IA generativa de base que podem ser testados, implantados e implementados para aplicativos air-gapped. Os modelos básicos são ajustados para casos de uso específicos e são oferecidos com preços diferentes. Esta página resume as famílias de modelos disponíveis nas APIs de IA generativa no GDC e orienta você sobre quais modelos escolher de acordo com o caso de uso.
Modelos de embeddings
Os embeddings convertem dados textuais escritos em linguagem natural em vetores numéricos. Essas representações vetoriais são projetadas para capturar o significado semântico e o contexto das palavras que representam. Os modelos de embedding de texto podem gerar embeddings otimizados para vários tipos de tarefas, como recuperação de documentos, perguntas e respostas, classificação e verificação de fatos. Para textos em inglês, use text-embedding-004. Para textos multilíngues, use text-multilingual-embedding-002.
A tabela a seguir resume os modelos disponíveis na API Embeddings. Para mais informações sobre embeddings, consulte Embeddings de texto.
| Modelo | Descrição | Especificações |
|---|---|---|
| Embedding de texto ( text-embedding-004) |
Retorna embeddings para entradas de texto em inglês. | Entrada máxima de tokens:2.048. Dimensões de embedding:menos de 768. |
| Embedding de texto multilíngue ( text-multilingual-embedding-002) |
Retorna embeddings para entradas de texto de mais de 100 idiomas. | Entrada máxima de tokens:2.048. Dimensões de embedding:menos de 768. |