Embedding Gemini 2

Gemini Embedding 2 est le modèle de génération d'embeddings de Google, idéal pour les tâches complexes de récupération et d'analyse.

Gemini Embedding 2 accepte les entrées multimodales pour générer des vecteurs de 3 072 dimensions. Il accepte les images, le texte, les documents, les fichiers audio et les vidéos en entrée, et mappe sémantiquement les vecteurs générés dans un espace sémantique unifié. Cela vous permet d'effectuer des tâches, comme rechercher une image à partir d'une description textuelle.

Gemini Embedding 2 introduit plusieurs fonctionnalités permettant d'optimiser la qualité et la flexibilité des embeddings :

• Instructions de tâches personnalisées : en spécifiant des instructions de tâches (par exemple, task:code retrieval ou task:search result), vous pouvez optimiser les embeddings pour les relations souhaitées et obtenir des résultats plus précis pour l'objectif spécifique.

• Taille de résultat ajustable : par défaut, le modèle génère un vecteur float de dimension 3072. Toutefois, vous pouvez récupérer une sortie dimensionnelle plus petite en spécifiant le paramètre output_dimensionality.

• Reconnaissance optique des caractères dans les documents : lisez la reconnaissance optique des caractères à partir des entrées de documents.

• Extraction de pistes audio : extraire des pistes audio à partir d'entrées vidéo et les entrelacer avec des images vidéo.

Pour savoir comment utiliser Gemini Embedding 2, consultez Obtenir des embeddings multimodaux.

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Remarque : Pour utiliser la fonctionnalité "Déployer un exemple d'application", vous devez disposer d'un projet Google Cloud avec la facturation et l'API Agent Platform activées.

ID du modèle	gemini-embedding-2
Modalités	description Text Input only photo Image Input only mic Audio Input only videocam Video Input only graph_3 Embeddings Output only
Limites de jetons	Nombre maximal de jetons d'entrée	8 192
	Nombre maximal de jetons de sortie	N/A
Dimensions de sortie	Jusqu'à 3 072 (avec prise en charge MRL)
Longueur maximale de la séquence	8 192 jetons
Options de consommation	Débit provisionné Non compatible Inférence par lot Non compatible Pay-as-you-go Paiement à l'usage standard Compatible Quota fixe Non compatible
Spécifications techniques	Text	Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de fichiers par requête : 1 Nombre maximal de pages par fichier (pour les PDF) : 6 Taille maximale par fichier : N/A OCR pour les PDF scannés : non utilisé par défaut Types MIME acceptés : text/plain, application/pdf
	Image	Nombre maximal d'images par requête : 6 Taille maximale par fichier pour les données intégrées ou les importations directes à l'aide de la console : aucune limite Taille maximale par fichier depuis Google Cloud Storage : aucune limite Nombre maximal d'images générées par requête : N/A Types MIME compatibles : image/png, image/jpeg, image/webp, image/bmp, image/heic, image/heif, image/avif
	Vidéo	Durée maximale de la vidéo (avec audio) : 80 secondes Durée maximale de la vidéo (sans audio) : 120 secondes Nombre maximal de vidéos par requête : 1 Types MIME acceptés : video/mpeg, video/mp4
	Audio	Durée audio maximale par requête : 180 secondes Nombre maximal de fichiers audio par requête : 1 Types MIME acceptés : audio/mp3, audio/wav
Régions où le service est disponible	Disponibilité des modèles	Champ d'application global : global États-Unis (multirégional) : us Europe (multirégional) : eu
Date limite des connaissances	Novembre 2025
Versions	gemini-embedding-2 Étape de lancement : disponibilité générale Date de sortie : 22 avril 2026 gemini-embedding-2-preview Étape de lancement : version Preview publique Date de disponibilité : 10 mars 2026