Source: https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/
Language: he

# Google: Gemini Embedding 2 Preview

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/facts.json)

## [Google: Gemini Embedding 2 Preview](https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/)

Gemini Embedding 2 Preview ממיר טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ו־PDF לווקטורים מספריים במרחב רב־מודלי אחד. פרופיל התצוגה המקדימה שלו, המתועד בנפרד, תומך באחזור ובהשוואה בין אופנויות, בקלט של 8192 טוקנים ובמספר גמיש של ממדי וקטור.

- [**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/he/google-gemini-embedding-2-preview/#method-0)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Gemini Embedding 2 Preview הוא מהדורת התצוגה המקדימה הנקובה בשם של Google במשפחת ההטמעות הרב־מודלית המקורית שלה. הוא ממפה טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF למרחב מספרי משותף, עם ייצוג של כוונה סמנטית ביותר מ־100 שפות. הפלט הוא הטמעות: וקטורים המשמשים להשוואה ולאחזור של חומר קשור. זהות מהדורת התצוגה המקדימה נשארת נפרדת ממהדורת Gemini Embedding 2 היציבה, ואינה מעידה על משקולות הניתנות להחלפה או על מרחב וקטורי זהה.

ההכרזה המקורית מתארת חיפוש בין אופנויות, סיווג, קיבוץ לאשכולות, ניתוח סנטימנט ויצירה מועשרת באחזור כיישומים בהמשך התהליך. שאילתת טקסט יכולה למצוא פריט חזותי קשור, ותמונה או קליפ יכולים גם הם לשמש כמקור לחיפוש. יישום מאחסן את הייצוגים, משווה ביניהם ומחזיר את הרשומות המתאימות; מודל שפה נפרד יכול להשתמש בחומר המקור שאוחזר כדי לנסח תשובה. ההטמעה עצמה אינה מכילה הסבר בשפה טבעית או תמליל.

דף המודל שלו מתעד מגבלת קלט של 8192 טוקנים ומספר ממדי פלט בין 128 ל־3072, עם גדלים מומלצים של 768, 1536 ו־3072. הכרזת התצוגה המקדימה מציינת ברירת מחדל של 3072 ומתארת Matryoshka Representation Learning, השומרת מידע שימושי בתחיליות קצרות יותר של הייצוג. שמרו מספר ממדים נבחר אחד לווקטורים שיש להשוות ביניהם, ושמרו את מהדורת המודל עם האוסף, במקום למזג ייצוגים רק מפני שאורכיהם תואמים.

הכרזת התצוגה המקדימה מתעדת עד שש תמונות PNG או JPEG בכל בקשה, עד 120 שניות של וידאו MP4 או MOV ומסמכי PDF באורך של עד שישה עמודים. היא מתעדת גם הטמעת אודיו ישירה ללא תמלול טקסט ביניים. המפרטים האלה מגיעים מהכרזת התצוגה המקדימה עצמה, ולא מהמדריך המאוחר יותר לגרסה היציבה. ההכרזה אינה קובעת את כל המגבלות העדכניות של משך האודיו, הקודקים או דגימת הפריימים בפרופיל התצוגה המקדימה המדויק הזה.

קלט רב־מודלי משולב מאפשר לייצוג לשקף קשרים בין סוגי מדיה, כגון תמונה והכיתוב שלה. בקטלוג מוצרים, ספקו יחד את התצלום ואת התיאור המאושר כאשר הם מתארים אובייקט אחד שניתן לאחזר. באוסף מסמכים, חלקו את המקור לקטעים ממוקדים או לעמודים ושמרו את הכותרת והמיקום. בספריית מדיה, בחרו קליפ המתאים לאירוע שהמשתמשים צריכים למצוא ושמרו את טווח הזמן המקורי שלו עם הרשומה המאוחסנת.

משימת אחזור שימושית מבהירה את הקשר המיועד. שאלה המבקשת הסבר, חיפוש פריטים דומים מבחינה חזותית וקיבוץ לפי נושא הם משימות שונות גם כשהם משתמשים באותו אוסף מקורות. הכינו את התוכן בעקביות, תעדו את המהדורה ואת מספר הממדים ושמרו כל וקטור מקושר למקור שלו. הדמיון מספק מועמדים לבדיקה בידי היישום; הוא אינו מוכיח ששתי רשומות מציינות את אותה עובדה או שמקור שאוחזר עונה על שאלה במלואה.

בחיפוש מדיה מעשי, ייצגו את התמונה או את קטע הווידאו שנבחרו והשוו אותם לתיאור התוכן הרצוי. הציגו את המקור המתאים לצד הכיתוב או טווח הזמן שלו, כדי שמשתמש יוכל לבדוק אותו. עבור עוזר ידע, אחזרו את העמוד או הקטע הרלוונטיים לפני יצירת התשובה הכתובה. תפקידו של מודל Preview הוא הייצוג המספרי הרב־מודלי התומך בשלבי הבחירה האלה, ואילו האחסון, כללי הדירוג והתשובה הסופית נשארים חלקים מתהליך העבודה שבו הוא משתלב.

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview`

[`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/he/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings)

Google /`google/gemini-embedding-2-preview`

### התחלה

Gemini Embedding 2 Preview ממיר טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ו־PDF לווקטורים מספריים במרחב רב־מודלי אחד. פרופיל התצוגה המקדימה שלו, המתועד בנפרד, תומך באחזור ובהשוואה בין אופנויות, בקלט של 8192 טוקנים ובמספר גמיש של ממדי וקטור.

סוגי קלט נתמכים

טקסט

תוצאות

embedding

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים** `POST /v1/embeddings`

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`embedding`

הקשר

⁦8,192⁩ tokens

פורמט פלט

json

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות google/gemini-embedding-2-preview | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|string[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |

שילובים של חומרי קלט

**text\_to\_embedding**

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`input_shapes` | מפרטstring, string\[\] |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |

מחזור חיים: `synchronous_json`

יש לשמור כל וקטור ואינדקס שהוחזרו.

אין להסיק מפרופיל הטקסט המזערי הזה תמיכה בתמונות, באודיו או באובייקטי קבצים.

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

לא צוין כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
| --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0004** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · דוגמה מינימלית להטמעות טקסט

```json
{
  "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ]
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > embedding-request.json <<'JSON_REQUEST'
{
  "model": "google/gemini-embedding-2-preview",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ]
}
JSON_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @embedding-request.json -o embedding-response.json
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

json

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`object` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`data[].index` | סוגinteger |
| שדה`data[].embedding` | סוגfinite float\[\] |
| שדה`usage` | סוגobject |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאיmodel חסר או JSON במבנה לא תקין. | השלב הבאיש לתקן את השדות שצוינו. |
| תגובה⁦413⁩ · `invalid_request_error` | תנאיגודל גוף הבקשה חורג מהמגבלה שהוגדרה. | השלב הבאיש לצמצם את החומר הממשי. |
| תגובה⁦422⁩ · `invalid_request_error` | תנאיהקלט או אמצעי הבקרה מפרים את המדיניות הייעודית הנוכחית. | השלב הבאיש להשתמש בקלט הטקסט המזערי המוצג, ללא אפשרויות בקרה שהועברו בירושה. |
| תגובה⁦503⁩ · `billing_error` | תנאילא ניתן לקשר את הרשאת הגישה או את הצעת המחיר. | השלב הבאיש לשמור את התגובה; אין להחליף את המדיניות. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/he/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/he/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings)

FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `text` → `embedding`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `model`, `input`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `ctx`: `8192`

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.