Gemini エンベディング モデル

高次元ベクトル表現用の専用エンジン。テキストと画像の効率的な数値マッピングを提供します。Gemini エンベディング モデルは、大規模なデータセット全体で高速かつスケーラブルな類似性計算を必要とするセマンティック検索、ドキュメント検索、レコメンデーション システムに最適です。

ドキュメント

機能と機能の全容については、エンベディングのページをご覧ください。

gemini-embedding-001

プロパティ 説明
モデルコード

Gemini API

gemini-embedding-001
でサポートされるデータ型

入力

テキスト

出力

テキスト エンベディング
トークン上限[*]

入力トークンの上限

2,048

出力ディメンションのサイズ

柔軟、サポート: 128 ～ 3072、推奨: 768、1536、3072
バージョン
詳細については、モデル バージョンのパターンをご覧ください。
  • 安定版: gemini-embedding-001
最終更新日 2025 年 6 月