İlk çok formatlı yerleştirme modelimiz, metin, resim, video, ses ve PDF'lerin tek bir birleşik yerleştirme alanına verimli bir şekilde sayısal olarak eşlenmesini sağlar. Gemini Embedding 2 modeli; büyük çok formatlı veri kümelerinde hızlı ve ölçeklenebilir benzerlik hesaplamaları gerektiren çapraz formatlı semantik arama, belge alma ve öneri sistemleri için idealdir.
Belgeler
Özellikler ve işlevler hakkında ayrıntılı bilgi için Embeddings sayfasını ziyaret edin.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2026-10-26 UTC."],[],[]]
