O Gemini Embedding 2 é o modelo de geração de incorporações do Google ideal para tarefas complexas de recuperação e análise.
O Gemini Embedding 2 aceita entradas multimodais para gerar vetores de 3.072 dimensões. Ele aceita imagens, texto, documentos, áudio e vídeo e mapeia semanticamente os vetores gerados em um espaço semântico unificado. Isso permite realizar tarefas, como pesquisar uma imagem com base em uma descrição de texto.
O Gemini Embedding 2 apresenta vários recursos para otimizar a qualidade e a flexibilidade das incorporações:
Instruções de tarefa personalizadas:ao especificar instruções de tarefa (por exemplo,
task:code retrievaloutask:search result), otimize as incorporações para as relações pretendidas e recupere resultados mais precisos para a meta específica.Tamanho do resultado ajustável:por padrão, o modelo gera um vetor de ponto flutuante de 3.072 dimensões. No entanto, é possível recuperar uma saída dimensional menor especificando o parâmetro
output_dimensionality.OCR de documentos:lê o OCR de entradas de documentos.
Extração de faixa de áudio:extraia faixas de áudio de entradas de vídeo e intercale-as com frames de vídeo.
Para mais informações sobre como usar o Gemini Embedding 2, consulte Usar embeddings multimodais.
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| ID do modelo | gemini-embedding-2 |
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| Modalidades |
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| Limites de tokens | Máximo de tokens de entrada | 8.192 |
| Máximo de tokens de saída | N/A | |
| Dimensões de saída | Até 3.072 (com suporte a MRL) | |
| Comprimento máximo da sequência | 8.192 tokens | |
| Opções de consumo |
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| Especificações técnicas | Texto |
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| Imagem |
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| Vídeo |
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| Áudio |
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| Regiões compatíveis |
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| Data limite de conhecimento | Novembro de 2025 | |
| Versões |
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