यह हमारा पहला मल्टीमॉडल एम्बेडिंग मॉडल है. यह टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो, और PDF को एक ही एम्बेडिंग स्पेस में, संख्या के हिसाब से मैप करने की सुविधा देता है. Gemini Embedding 2 मॉडल, क्रॉस-मॉडल सिमैंटिक सर्च, दस्तावेज़ खोजने, और सुझाव देने वाले सिस्टम के लिए सबसे अच्छा है. इन सिस्टम को बड़े मल्टीमॉडल डेटासेट में, तेज़ी से और बड़े पैमाने पर समानता की गणना करने की ज़रूरत होती है.
दस्तावेज़
सुविधाओं और क्षमताओं के बारे में पूरी जानकारी पाने के लिए, Embeddings पेज पर जाएं.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2026-03-10 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]
