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, l'audio et la vidéo 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 pour optimiser la qualité et la flexibilité des embeddings :
Instructions de tâches personnalisées : en spécifiant des instructions de tâches (par exemple,
task:code retrievaloutask:search result), vous optimisez les embeddings pour les relations souhaitées et obtenez des résultats plus précis pour l'objectif spécifique.Taille des résultats ajustable : par défaut, le modèle génère un vecteur float de 3 072 dimensions. Toutefois, vous pouvez récupérer une sortie dimensionnelle plus petite en spécifiant le paramètre
output_dimensionality.Reconnaissance optique des caractères dans les documents : lisez l'OCR à partir des entrées de document.
Extraction de pistes audio : extraire les pistes audio à partir d'entrées vidéo et les entrelacer avec les images vidéo.
Pour savoir comment utiliser Gemini Embedding 2, consultez Obtenir des embeddings multimodaux.
| ID du modèle | gemini-embedding-2 |
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| Modalités |
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| 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 |
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| Spécifications techniques | Texte |
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| Image |
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| Vidéo |
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| Audio |
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| Régions où le service est disponible |
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| Date limite des connaissances | Novembre 2025 | |
| Versions |
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