Il nostro primo modello di embedding multimodale, che fornisce una mappatura numerica efficiente di testo, immagini, video, audio e PDF in un unico spazio di embedding unificato. Il modello Gemini Embedding 2 è ideale per la ricerca semantica cross-modale, il recupero di documenti e i sistemi di suggerimento che richiedono calcoli di somiglianza rapidi e scalabili su set di dati multimodali di grandi dimensioni.
Documentazione
Visita la pagina Embedding per una panoramica completa delle funzionalità.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2026-10-26 UTC."],[],[]]
