Model wektora dystrybucyjnego Gemini

Specjalistyczny silnik do reprezentacji wektorowych o wysokiej liczbie wymiarów, który zapewnia wydajne mapowanie numeryczne tekstu i obrazów. Model Gemini Embedding najlepiej sprawdza się w przypadku wyszukiwania semantycznego, pobierania dokumentów i systemów rekomendacji, które wymagają szybkich i skalowalnych obliczeń podobieństwa w przypadku dużych zbiorów danych.

Dokumentacja

Więcej informacji o funkcjach i możliwościach znajdziesz na stronie Embeddings.

gemini-embedding-001

Właściwość Opis
Kod modelu

Gemini API

gemini-embedding-001

Obsługiwane typy danych

Wejście

Tekst

Dane wyjściowe

Wektory dystrybucyjne tekstu

Limity tokenów[*]

Limit tokenów wejściowych

2048

Rozmiar wymiaru wyjściowego

Elastyczny, obsługuje wartości od 128 do 3072. Zalecane wartości: 768, 1536, 3072.

Wersje
Więcej informacji znajdziesz w wzorcach wersji modelu.
  • Stabilny: gemini-embedding-001
Ostatnia aktualizacja Czerwiec 2025 r.