Es un motor especializado para la representación de vectores de alta dimensión que proporciona una asignación numérica eficiente de texto e imágenes. El modelo de Gemini Embedding es ideal para la búsqueda semántica, la recuperación de documentos y los sistemas de recomendación que requieren cálculos de similitud rápidos y escalables en grandes conjuntos de datos.
Documentación
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[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2026-02-18 (UTC)"],[],[]]
