Gemini Embedding 2 es el modelo de generación de embeddings de Google que es ideal para tareas complejas de recuperación y análisis.
Gemini Embedding 2 acepta entradas multimodales para generar vectores de 3072 dimensiones. Acepta imágenes, texto, documentos, audio y video como entradas, y asigna semánticamente los vectores generados a un espacio semántico unificado. Esto te permite realizar tareas, como buscar una imagen en función de una descripción de texto.
Gemini Embedding 2 presenta varias funciones para optimizar la calidad y la flexibilidad de las embeddings:
Instrucciones de tareas personalizadas: Si especificas instrucciones de tareas (por ejemplo,
task:code retrievalotask:search result), optimizas las embeddings para las relaciones deseadas y recuperas resultados más precisos para el objetivo específico.Tamaño de resultado ajustable: De forma predeterminada, el modelo genera un vector flotante de 3072 dimensiones. Sin embargo, puedes recuperar una salida de dimensiones más pequeñas si especificas el parámetro
output_dimensionality.OCR de documentos: Lee el OCR de las entradas de documentos.
Extracción de pistas de audio: Extrae pistas de audio de las entradas de video y entrelázalas con fotogramas de video.
Para obtener más información sobre cómo usar Gemini Embedding 2, consulta Obtener embeddings multimodales.
| ID de modelo | gemini-embedding-2 |
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| Modalidades |
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| Límites de tokens | Tokens de entrada máximos | 8,192 |
| Tokens de salida máximos | N/A | |
| Dimensiones de la salida | Hasta 3,072 (con compatibilidad con MRL) | |
| Longitud máxima de la secuencia | 8,192 tokens | |
| Opciones de consumo |
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| Especificaciones técnicas | Texto |
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| Imagen |
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| Video |
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| Audio |
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| Regiones admitidas |
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| Fecha límite de conocimiento | Noviembre de 2025 | |
| Versiones |
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