Google: Gemini Embedding 2 Preview

Gemini Embedding 2 Preview мәтінді, суреттерді, аудионы, бейнені және PDF-ті бір мультимодальді кеңістіктегі сандық векторларға айналдырады. Бөлек құжатталған Preview профилі модальділіктер арасындағы іздеу мен салыстыруды, 8192 токендік кірісті және икемді вектор өлшемдерін қолдайды.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-2-preview

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Gemini Embedding 2 Preview — Google-дың төл мультимодальді эмбеддинг модельдер тобының өз атауы бар алдын ала нұсқасы. Ол мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті ортақ сандық кеңістікке бейнелейді; мағыналық ниет 100-ден астам тілде көрсетіледі. Шығысы — эмбеддингтер: байланысты материалды салыстыруға және табуға арналған векторлар. Бұл Preview нұсқасы тұрақты Gemini Embedding 2 нұсқасынан бөлек болып қалады және салмақтарының өзара алмастырылатынын немесе векторлық кеңістігінің бірдей екенін білдірмейді.

Бастапқы хабарландыру кейінгі қолданыстар ретінде модальділіктер арасындағы іздеуді, жіктеуді, кластерлеуді, тональділікті талдауды және іздеумен толықтырылған генерацияны сипаттайды. Мәтіндік сұрау байланысты көрнекі нысанды таба алады, ал сурет немесе клип те іздеудің бастапқы материалы бола алады. Қолданба көрсетілімдерді сақтайды, салыстырады және тиісті жазбаларды қайтарады; бөлек тіл моделі жауап құрастыру үшін табылған бастапқы материалды қолдана алады. Эмбеддингтің өзінде табиғи тілдегі түсіндірме немесе транскрипт болмайды.

Модельдің өз парағы 8192 токендік кіріс шегін және 128-ден 3072-ге дейінгі шығыс өлшемдерін құжаттайды; ұсынылатын өлшемдер — 768, 1536 және 3072. Preview хабарландыруы әдепкі өлшемді 3072 деп беріп, көрсетілімнің қысқартылған бастапқы бөліктерінде пайдалы ақпаратты сақтайтын Matryoshka Representation Learning әдісін сипаттайды. Салыстырылатын векторларға бір таңдалған өлшем қолданып, көрсетілімдерді тек ұзындығы сәйкес болғаны үшін біріктірмей, модель нұсқасын жинақпен бірге сақтаңыз.

Preview хабарландыруы бір сұрауға ең көбі алты PNG немесе JPEG суретін, 120 секундқа дейін MP4 немесе MOV бейнесін және алты бетке дейінгі PDF құжаттарын құжаттайды. Сондай-ақ аралық мәтін транскриптінсіз тікелей аудио эмбеддингін жасауды сипаттайды. Бұл сипаттамалар кейінгі тұрақты нұсқа нұсқаулығынан емес, Preview нұсқасының өз хабарландыруынан алынған. Хабарландыру осы нақты Preview профилі үшін аудио ұзақтығының, кодектердің немесе кадр іріктеуінің барлық қазіргі шектеулерін белгілемейді.

Кезектескен мультимодальді кіріс көрсетілімге сурет пен оның жазуы сияқты медиа арасындағы байланыстарды көрсетуге мүмкіндік береді. Өнім каталогында фотосурет пен бекітілген сипаттама бір ізделетін нысанды сипаттаса, оларды бірге беріңіз. Құжат жинағында дереккөзді нақты тақырыпқа арналған үзінділерге немесе беттерге бөліп, атауы мен орнын сақтаңыз. Медиа кітапханасында пайдаланушылар табуы тиіс оқиғаға сәйкес клипті таңдап, бастапқы уақыт аралығын сақталған жазбамен бірге ұстаңыз.

Пайдалы іздеу тапсырмасы көзделген байланысты анық көрсетеді. Түсіндірме сұрайтын сұрақ, көрнекі ұқсас нысандарды іздеу және тақырып бойынша кластерлеу — бір бастапқы жинақты пайдаланса да, әртүрлі тапсырмалар. Мазмұнды бірізді дайындап, нұсқа мен өлшемді жазып, әр векторды дереккөзімен байланыстырыңыз. Ұқсастық қолданба тексеретін кандидаттарды береді; ол екі жазба бір фактіні айтатынын немесе табылған дереккөз сұраққа толық жауап беретінін дәлелдемейді.

Практикалық медиа іздеу үшін таңдалған суретті немесе бейне үзіндісін көрсетілімге айналдырып, қажетті мазмұнның сипаттамасымен салыстырыңыз. Пайдаланушы тексере алуы үшін сәйкес дереккөзді жазуымен немесе уақыт аралығымен бірге көрсетіңіз. Білім көмекшісі үшін жазбаша жауап генерациялаудан бұрын тиісті бетті немесе үзіндіні табыңыз. Preview моделінің рөлі — осы іріктеу қадамдарын қолдайтын мультимодальді сандық көрсетілім; сақтау, реттеу ережелері және соңғы жауап айналасындағы қолданбаның бөліктері болып қалады.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-2-preview

google/gemini-embedding-2-preview

Google /google/gemini-embedding-2-preview

Бастау

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: embedding

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings

Кіріс: text
Шығыс: embedding
Контекст: 8 192 tokens
Шығыс пішімі: json

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер google/gemini-embedding-2-preview	Әдепкі—
Өріс`input`	Түрі`string\|string[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—

Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_to_embedding

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, input
Параметр`input_shapes`	Параметр талаптарыstring, string[]
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext

Өмірлік цикл: synchronous_json

Қайтарылған әрбір векторды және индексті сақтаңыз.

Бұл ең аз мәтіндік профильден сурет, аудио немесе файл объектілеріне қолдау бар деп тұжырымдалмайды.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0004 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · мәтіндік эмбеддингтерге арналған ең ықшам сұрау

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

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

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`object`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`data[].index`	Түріinteger
Өріс`data[].embedding`	Түріfinite float[]
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМодель жоқ немесе JSON құрылымы қате.	Келесі қадамКөрсетілген өрістерді түзетіңіз.
Жауап413 · `invalid_request_error`	ШартБапталған сұрау денесінің көлем шегі асып кетті.	Келесі қадамНақты материал көлемін азайтыңыз.
Жауап422 · `invalid_request_error`	ШартКіріс деректері немесе басқару параметрлері қолданыстағы арнайы саясатты бұзады.	Келесі қадамКөрсетілген ең аз мәтіндік кірісті мұраланған басқару параметрлерінсіз қолданыңыз.
Жауап503 · `billing_error`	ШартПайдалануға рұқсатты немесе баға ұсынысын байланыстыру мүмкін емес.	Келесі қадамЖауапты сақтаңыз; саясатты басқасымен алмастырмаңыз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra google/gemini-embedding-2-preview

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

google/gemini-embedding-2-preview

FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?: POST /v1/embeddings · google/gemini-embedding-2-preview: text → embedding
Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?: POST /v1/embeddings · google/gemini-embedding-2-preview: model, input
Қандай шектеулер қолданылады?: POST /v1/embeddings · google/gemini-embedding-2-preview: ctx: 8192

Google: Gemini Embedding 2 Preview