Notre premier modèle d'embedding multimodal, qui fournit un mappage numérique efficace du texte, des images, des vidéos, de l'audio et des PDF dans un espace d'embedding unifié. Le modèle Gemini Embedding 2 est idéal pour la recherche sémantique cross-modale, la récupération de documents et les systèmes de recommandation qui nécessitent des calculs de similarité rapides et évolutifs sur de grands ensembles de données multimodales.
Documentation
Consultez la page Embeddings pour obtenir une couverture complète des fonctionnalités et des capacités.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2026/03/10 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2026/03/10 (UTC)."],[],[]]
