Gemini Embedding 2 是 Google 的嵌入生成模型,非常適合用於複雜的檢索和分析工作。
Gemini Embedding 2 接受多模態輸入,可生成 3072 維向量。可接受圖片、文字、文件、音訊和影片輸入內容,並將生成的向量語意對應至統一的語意空間。這可讓您執行工作,例如根據文字說明搜尋圖片。
Gemini Embedding 2 推出多項功能,可提升嵌入品質和彈性:
自訂工作指示:指定工作指示 (例如
task:code retrieval或task:search result),即可針對預期關係最佳化嵌入,並擷取更準確的結果,達成特定目標。可調整結果大小:模型預設會生成 3072 維浮點向量。不過,您可以指定
output_dimensionality參數,擷取維度較小的輸出內容。Document OCR:讀取文件輸入內容中的 OCR。
音軌擷取:從輸入的影片中擷取音軌,並與影片影格交錯。
如要進一步瞭解如何使用 Gemini Embedding 2,請參閱「取得多模態嵌入」。
| 模型 ID | gemini-embedding-2 |
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| 形式 |
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| 詞元數量上限 | 輸入詞元數量上限 | 8,192 |
| 輸出詞元數量上限 | 不適用 | |
| 輸出維度 | 最多 3,072 個 (支援 MRL) | |
| 序列長度上限 | 8,192 個詞元 | |
| 用量方案 |
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| 技術規格 | 文字 |
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| 圖片 |
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| 影片 |
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| 音訊 |
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| 支援的地區 |
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| 知識截點日期 | 2025 年 11 月 | |
| 版本 |
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