Gemini Embedding 2 は、複雑な検索と分析のタスクに最適な Google のエンベディング生成モデルです。
Gemini Embedding 2 は、マルチモーダル入力を受け付けて 3,072 次元のベクトルを生成します。画像、テキスト、ドキュメント、音声、動画の入力を受け付け、生成されたベクトルを統一されたセマンティック空間にセマンティック マッピングします。これにより、テキスト記述に基づいて画像を検索するなどのタスクを実行できます。
Gemini Embedding 2 には、エンベディングの品質と柔軟性を最適化するための新機能がいくつか導入されています。
カスタム タスクの説明: タスクの説明（
task:code retrievalやtask:search resultなど）を指定することで、目的の関係に合わせてエンベディングを最適化し、特定の目標に対してより正確な結果を取得できます。調整可能な結果サイズ: デフォルトでは、3, 072 次元の浮動小数点ベクトルが生成されます。
output_dimensionalityパラメータを指定すると、より小さい次元の出力を取得できます。ドキュメント OCR: ドキュメント入力から OCR を読み取ります。
音声トラックの抽出: 動画入力から音声トラックを抽出し、動画フレームとインターリーブします。
Gemini Embedding 2 の使用方法について詳しくは、マルチモーダル エンベディングを取得するをご覧ください。
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| モデル ID | gemini-embedding-2 |
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| モダリティ |
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| トークンの上限 | 最大入力トークン数 | 8,192 |
| 最大出力トークン | なし | |
| 出力のサイズ | 最大 3,072（MRL サポートあり） | |
| シーケンスの最大長 | 8,192 トークン | |
| 使用オプション |
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| 技術仕様 | テキスト |
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| 画像 |
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| 動画 |
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| 音声 |
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| サポートされるリージョン |
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| ナレッジ カットオフ日 | 2025 年 11 月 | |
| バージョン |
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