Yerleştirmeler, metin girişlerinin sayısal bir temsilidir ve kümeleme, benzerlik ölçümü ve bilgi alımı gibi bir dizi benzersiz kullanım alanı sunar. Tanıtım için Yerleştirme kılavuzuna göz atın.
Yöntem: modeller.embedContent
Belirtilen Gemini Yerleştirme modelini kullanarak Content
girişinden bir metin yerleştirme vektörü oluşturur.
Uç nokta
yayınlayacağım
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{model=models/*}:embedContent
Yol parametreleri
model
string
Zorunlu. Modelin kaynak adı. Bu, modelin kullanacağı bir kimlik görevi görür.
Bu ad, models.list
yöntemi tarafından döndürülen bir model adıyla eşleşmelidir.
Biçim: models/{model}
models/{model}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek gövdesi, aşağıdaki yapıya sahip verileri içerir:
content
object (Content
)
Zorunlu. Yerleştirilecek içerik. Yalnızca parts.text
alanları sayılacaktır.
taskType
enum (TaskType
)
İsteğe bağlı. Yerleştirmelerin kullanılacağı isteğe bağlı görev türü. Yalnızca models/embedding-001
için ayarlanabilir.
title
string
İsteğe bağlı. Metin için isteğe bağlı bir başlık. Yalnızca TaskType RETRIEVAL_DOCUMENT
olduğunda geçerlidir.
Not: RETRIEVAL_DOCUMENT
için title
belirtilmesi, alma için daha iyi kaliteli yerleştirmeler sağlar.
outputDimensionality
integer
İsteğe bağlı. Çıkış yerleştirme için isteğe bağlı küçültülmüş boyut. Ayarlanırsa çıkıştaki yerleştirilmiş değerlerdeki aşırı değer sondan itibaren kesilir. Yalnızca 2024'ten beri daha yeni modeller tarafından desteklenir. Önceki modeli (models/embedding-001
) kullanıyorsanız bu değeri ayarlayamazsınız.
Örnek istek
Python
Node.js
kabuk
Yanıt gövdesi
EmbedContentRequest
için verilen yanıt.
Başarılı olursa yanıt metni aşağıdaki yapıyla birlikte verileri içerir:
embedding
object (ContentEmbedding
)
Yalnızca çıkış. Giriş içeriğinden oluşturulan yerleştirme.
JSON gösterimi |
---|
{
"embedding": {
object ( |
Yöntem: modelleri.batchEmbedContents
- Uç nokta
- Yol parametreleri
- İstek gövdesi
- Yanıt gövdesi
- Yetkilendirme kapsamları
- Örnek istek
- EmbedContentRequest
Content
girişinden birden fazla yerleştirme vektörü oluşturur. Bu giriş, EmbedContentRequest
nesneleri olarak temsil edilen bir dize grubundan oluşur.
Uç nokta
yayınlayacağım
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Yol parametreleri
model
string
Zorunlu. Modelin kaynak adı. Bu, modelin kullanacağı bir kimlik görevi görür.
Bu ad, models.list
yöntemi tarafından döndürülen bir model adıyla eşleşmelidir.
Biçim: models/{model}
models/{model}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek gövdesi, aşağıdaki yapıya sahip verileri içerir:
requests[]
object (EmbedContentRequest
)
Zorunlu. Grup için yerleştirme istekleri. Bu isteklerin her birindeki model, belirtilen modelle (BatchEmbedContentsRequest.model
) eşleşmelidir.
Örnek istek
Python
Node.js
kabuk
Yanıt gövdesi
BatchEmbedContentsRequest
yanıtı.
Başarılı olursa yanıt metni aşağıdaki yapıyla birlikte verileri içerir:
embeddings[]
object (ContentEmbedding
)
Yalnızca çıkış. Her istek için, toplu istekte belirtilen sırayla yerleştirmeler.
JSON gösterimi |
---|
{
"embeddings": [
{
object ( |
EmbedContentRequest
Modelin yerleştireceği Content
öğesini içeren istek.
model
string
Zorunlu. Modelin kaynak adı. Bu, modelin kullanacağı bir kimlik görevi görür.
Bu ad, models.list
yöntemi tarafından döndürülen bir model adıyla eşleşmelidir.
Biçim: models/{model}
content
object (Content
)
Zorunlu. Yerleştirilecek içerik. Yalnızca parts.text
alanları sayılacaktır.
taskType
enum (TaskType
)
İsteğe bağlı. Yerleştirmelerin kullanılacağı isteğe bağlı görev türü. Yalnızca models/embedding-001
için ayarlanabilir.
title
string
İsteğe bağlı. Metin için isteğe bağlı bir başlık. Yalnızca TaskType RETRIEVAL_DOCUMENT
olduğunda geçerlidir.
Not: RETRIEVAL_DOCUMENT
için title
belirtilmesi, alma için daha iyi kaliteli yerleştirmeler sağlar.
outputDimensionality
integer
İsteğe bağlı. Çıkış yerleştirme için isteğe bağlı küçültülmüş boyut. Ayarlanırsa çıkıştaki yerleştirilmiş değerlerdeki aşırı değer sondan itibaren kesilir. Yalnızca 2024'ten beri daha yeni modeller tarafından desteklenir. Önceki modeli (models/embedding-001
) kullanıyorsanız bu değeri ayarlayamazsınız.
ContentEmbedding
Yerleştirmeyi temsil eden kayan öğelerin listesi.
values[]
number
Yerleştirme değerleri.
JSON gösterimi |
---|
{ "values": [ number ] } |
TaskType
Yerleştirmenin kullanılacağı görevin türü.
Sıralamalar | |
---|---|
TASK_TYPE_UNSPECIFIED |
Değer ayarı kaldırıldı. Bu değer, varsayılan olarak diğer enum değerlerinden birine ayarlanır. |
RETRIEVAL_QUERY |
Belirtilen metnin, arama/alma ayarındaki bir sorgu olduğunu belirtir. |
RETRIEVAL_DOCUMENT |
Belirtilen metnin, aranmakta olan topluluktaki bir doküman olduğunu belirtir. |
SEMANTIC_SIMILARITY |
Belirtilen metnin STS için kullanılacağını belirtir. |
CLASSIFICATION |
Belirtilen metnin sınıflandırılacağını belirtir. |
CLUSTERING |
Yerleştirmelerin kümeleme için kullanılacağını belirtir. |
QUESTION_ANSWERING |
Belirtilen metnin, soruyu yanıtlamak için kullanılacağını belirtir. |
FACT_VERIFICATION |
Belirtilen metnin doğruluk doğrulaması için kullanılacağını belirtir. |