Gemini Embedding 2 è il modello di generazione di incorporamenti di Google ideale per attività complesse di recupero e analisi.
Gemini Embedding 2 accetta input multimodali per generare vettori a 3072 dimensioni. Accetta input di immagini, testo, documenti, audio e video e mappa semanticamente i vettori generati in uno spazio semantico unificato. In questo modo puoi eseguire attività come la ricerca di un'immagine in base a una descrizione testuale.
Gemini Embedding 2 introduce diverse funzionalità per ottimizzare la qualità e la flessibilità degli incorporamenti:
Istruzioni per le attività personalizzate: specificando le istruzioni per le attività (ad esempio,
task:code retrievalotask:search result), puoi ottimizzare gli incorporamenti per le relazioni previste e recuperare risultati più precisi per l'obiettivo specifico.Dimensioni dei risultati regolabili: per impostazione predefinita, il modello genera un vettore float a 3072 dimensioni. Tuttavia, puoi recuperare un output con dimensioni inferiori specificando il parametro
output_dimensionality.OCR dei documenti: leggi l'OCR dagli input dei documenti.
Estrazione delle tracce audio: estrai le tracce audio dagli input video e intervallale con i frame video.
Per ulteriori informazioni su come utilizzare Gemini Embedding 2, vedi Ottenere incorporamenti multimodali.
Prova in Agent Studio Esegui il deployment dell'app di esempio
| ID modello | gemini-embedding-2 |
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| Modalità |
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| Limiti di token | Numero massimo di token di input | 8192 |
| Numero massimo di token di output | N/D | |
| Dimensioni di output | Fino a 3072 (con supporto MRL) | |
| Lunghezza massima della sequenza | 8192 token | |
| Opzioni di consumo |
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| Specifiche tecniche | Testo |
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| Immagine |
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| Video |
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| Audio |
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| Aree geografiche supportate |
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| Data di knowledge cutoff | Novembre 2025 | |
| Versioni |
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| Prezzi | Vedi Prezzi. | |