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 seul espace d'embedding unifié. Le modèle Gemini Embedding 2 est idéal pour la recherche sémantique multimodale, la récupération de documents et les systèmes de recommandation qui nécessitent des calculs de similarité rapides et évolutifs sur de grands ensembles de données multimodaux.
Documentation
Consultez la page Embeddings pour obtenir une couverture complète des fonctionnalités et des capacités.
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Dernière mise à jour le 2026/10/26 (UTC).
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