यह हमारा पहला मल्टीमोडल एंबेडिंग मॉडल है. यह टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो, और PDF को एक ही एंबेडिंग स्पेस में, संख्या के हिसाब से मैप करता है. Gemini Embedding 2 मॉडल, क्रॉस-मोडल सिमैंटिक सर्च, दस्तावेज़ों को वापस पाने, और सुझाव देने वाले सिस्टम के लिए सबसे सही है. इन सिस्टम को बड़े मल्टीमोडल डेटासेट में, तेज़ी से और बड़े पैमाने पर समानता का हिसाब लगाने की ज़रूरत होती है.
दस्तावेज़
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[[["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 2026-10-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]
