Unser erstes multimodales Einbettungsmodell, das eine effiziente numerische Zuordnung von Text, Bildern, Videos, Audio und PDFs zu einem einheitlichen Einbettungsraum ermöglicht. Das Modell Gemini Embedding 2 eignet sich am besten für die multimodale semantische Suche, den Dokumentabruf und Empfehlungssysteme, die schnelle, skalierbare Ähnlichkeitsberechnungen für große multimodale Datasets erfordern.
Dokumentation
Auf der Seite Einbettungen finden Sie eine vollständige Übersicht
der Funktionen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2026-04-22 (UTC)."],[],[]]
