Modelo Gemini Embedding 2

Nosso primeiro modelo de embedding multimodal, que oferece um mapeamento numérico eficiente de texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um único espaço de embedding unificado. O modelo Gemini Embedding 2 é ideal para pesquisa semântica cross-modal, recuperação de documentos e sistemas de recomendação que exigem cálculos de similaridade rápidos e escalonáveis em grandes conjuntos de dados multimodais.

Documentação

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gemini-embedding-2

Propriedade Descrição
Código do modelo

API Gemini

gemini-embedding-2

Tipos de dados aceitos

Entrada

Texto, imagem, vídeo, áudio, PDF

Saída

Embeddings de textos

Limites de tokens [*]

Limite de tokens de entrada

8.192

Tamanho da dimensão de saída

Flexível, compatível com: 128 a 3072. Recomendado: 768, 1536, 3072

Versões do
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  • Estável: gemini-embedding-2
Última atualização Abril de 2026