텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 단일 통합 임베딩 공간으로 효율적으로 숫자 매핑하는 첫 번째 멀티모달 임베딩 모델입니다. Gemini Embedding 2 모델은 대규모 멀티모달 데이터 세트에서 빠르고 확장 가능한 유사성 계산이 필요한 교차 모달 시맨틱 검색, 문서 검색, 추천 시스템에 가장 적합합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2026-03-10(UTC)"],[],[]]
