Gemini Embedding 2 adalah model pembuatan embedding Google yang ideal untuk tugas pengambilan dan analisis yang kompleks.
Gemini Embedding 2 menerima input multimodal untuk menghasilkan vektor 3072 dimensi. Model ini menerima input gambar, teks, dokumen, audio, dan video serta memetakan vektor yang dihasilkan secara semantik ke dalam ruang semantik terpadu. Hal ini memungkinkan Anda melakukan tugas, seperti menelusuri gambar berdasarkan deskripsi teks.
Gemini Embedding 2 memperkenalkan beberapa fitur untuk mengoptimalkan kualitas dan fleksibilitas embedding:
Petunjuk tugas kustom: Dengan menentukan petunjuk tugas (misalnya,
task:code retrievalatautask:search result), Anda dapat mengoptimalkan embedding untuk hubungan yang diinginkan dan mengambil hasil yang lebih akurat untuk sasaran tertentu.Ukuran hasil yang dapat disesuaikan: Model ini menghasilkan vektor float 3072 dimensi, secara default. Namun, Anda dapat mengambil output dimensi yang lebih kecil dengan menentukan parameter
output_dimensionality.OCR Dokumen: Membaca OCR dari input dokumen.
Ekstraksi trek audio: Mengekstrak trek audio dari input video dan menyisipkannya dengan frame video.
Coba di Platform Agen (Pratinjau) Men-deploy aplikasi contoh
| ID Model | gemini-embedding-2 |
|
|---|---|---|
| Input &output yang didukung |
|
|
| Batas token |
|
|
| Panjang urutan maksimum |
8.192 token |
|
| Dimensi output |
Hingga 3.072 (dengan dukungan MRL) |
|
| Opsi pemakaian |
|
|
| Lihat Opsi pemakaian untuk mengetahui informasi selengkapnya. | ||
| Spesifikasi teknis | ||
| Gambar |
|
|
| Dokumen |
|
|
| Video |
|
|
| Audio |
|
|
| Default parameter |
|
|
| Region yang didukung | ||
|
Ketersediaan model |
|
|
| Lihat Deployment dan endpoint untuk mengetahui informasi selengkapnya. | ||
| Tanggal batas informasi | November 2025 | |
| Versi |
|
|
| Kontrol keamanan | ||
| Lihat Kontrol keamanan untuk mengetahui informasi selengkapnya. | ||
| Bahasa yang didukung | Lihat Bahasa yang didukung. | |
| Harga | Lihat Harga. | |