Google: Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 мәтінді, суреттерді, аудионы, бейнені және PDF-ті ортақ сандық кеңістікке бейнелейді. Оның векторлары модальділіктер арасындағы іздеуді, материал табуды, жіктеуді және кластерлеуді қолдайды; өлшемдері икемді, кіріс шегі — 8192 токен.
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini Embedding 2 — Google-дың мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті сандық түрде көрсетуге арналған мультимодальді эмбеддинг моделі. Ол қолданба әртүрлі медиа түрлерінің мағынасын салыстыра алуы үшін оларды ортақ кеңістікке бейнелейді. Нәтижесі — семантикалық іздеуге, құжат табуға, ұсыныстарға, жіктеуге немесе кластерлеуге пайдалы сандар векторы; ол жазбаша жауап немесе генерацияланған медиафайл емес. Google 100-ден астам тілдегі семантикалық қамтуды құжаттайды.
Білім базасы үшін бастапқы үзінділердің векторларын жасап, пайдаланушы сұрауын олармен салыстырып, тиісті материалды табыңыз. Одан кейін бөлек мәтін моделі сол дереккөздерге сүйеніп жауап құрастыра алады. Медиа жинағында мәтіндік сипаттама байланысты суреттерді немесе бейнені іздей алады; сурет те сұрау бола алады. Табылған нәтижені тексеріп, бастапқы контексінде көрсету мүмкін болуы үшін әр вектордың бастапқы мазмұнмен, соның ішінде бетке немесе клипке сілтемемен байланысын сақтаңыз.
Жалпы кіріс шегі — 8192 токен. Тұрақты модель нұсқаулығы ең көбі алты PNG немесе JPEG суретін, 180 секундқа дейін MP3 немесе WAV аудиосын және 120 секундқа дейін MP4 немесе MOV бейнесін қабылдайды. Құжатталған бейне кодектері — H264, H265, AV1 және VP9. Бейне өңдеу ең көбі 32 кадр қолданады: 32 секундқа дейінгі клиптерден секундына бір кадр алынады, ал ұзын клиптерден біркелкі аралықпен 32 кадр іріктеледі. Бейненің дыбыс жолы осы бейне кірісінде өңделмейді; іздеуге маңызды болса, дыбысының эмбеддингін бөлек жасаңыз.
PDF кірісі ең көбі алты беті бар бір файлды қабылдайды. Ең жақсы сапа үшін Google әр PDF-те бір бет болуын ұсынады. Үлкен дереккөзді мағыналы беттерге немесе бөлімдерге бөліп, бастапқы құжатпен байланысын сақтаңыз. Қатысы жоқ материалды тек шекке сыйғаны үшін біріктірмей, іздеуден табылуы тиіс мазмұнды көрсететін үзіндіні таңдаңыз. Аралас медиа сұрауына да ортақ токен шегі қолданылады. Әр PDF беті шығарылған мәтін токендеріне қосымша 258 көрнекі токен жұмсайды. Google құжаттаған үдерісте ортақ 8192 токендік шектен асқан мазмұн қатесіз қысқартылады.
Шығыс өлшемі 128-ден 3072-ге дейін икемді; әдепкісі — 3072, ұсынылатын өлшемдер — 768, 1536 және 3072. Модель Matryoshka Representation Learning әдісін қолданады, сондықтан вектордың бастапқы бөліктері кіші өлшемдерде де пайдалы болып қалады. Нұсқаулық әдепкі және қысқартылған векторлар үшін автоматты нормалауды құжаттайды. Қолданба салыстыратын жазбалар мен сұрауларға бірізді өлшем таңдаңыз; сұралған өлшем бастапқы мазмұнның өзін емес, сандық көрсетілімді өзгертеді.
Тек мәтіндік тапсырмаларда ескі task_type өрісін қолданудың орнына мақсатты мәтіннің ішіне қосыңыз. Google асимметриялық іздеуді симметриялық салыстырудан ажыратады. Іздеу сұрауы «task: search result | query: {content}», ал бастапқы құжат «title: {title} | text: {content}» пішімін қолданады; тақырыбы болмаса, «title: none» қолданыңыз. Сұраққа жауап беру, факт тексеру және код іздеу тапсырмаларының өз сұрау префикстері бар. Жіктеу, кластерлеу немесе сөйлем ұқсастығы үшін екі жақта да бір тапсырма пішімін дәйекті қолданыңыз. Нұсқаулық жалпы алғанда біріктірілген мультимодальді көрсетілімнің мәтін бөлігіне тапсырма префиксін қоспауға кеңес береді.
Кіріс құрылымы нәтиженің бір біріктірілген нысанды немесе бөлек элементтерді көрсететінін анықтайды. Бірге берілген бірнеше бөлік жинақталған эмбеддинг жасайды; бөлек Content нысандары әр жазбаға бөлек эмбеддинг жасайды. Мәтін мен суреті бар жарияланым үшін біріктірілген көрсетілім олардың байланысын қамти алады. Тәуелсіз ізделетін жазбаларды бөлек ұстаңыз. Бұл таңдау іздеудің түйіршіктілігіне әсер етеді: тұтас жарияланымға бір вектор беру әр үзіндіге немесе суретке бір вектор беруден өзгеше.
Нұсқаулық Gemini Embedding 001 және Gemini Embedding 2 векторлары үйлеспейтін кеңістіктерде орналасатынын және оларды тікелей салыстыруға болмайтынын айтады. Ескі модельден көшірілетін жинақ үшін жаңа кеңістікке эмбеддингтерді қайта жасау керек. Модель таңдауы мен өлшемдерді салыстырылатын векторлармен бірізді ұстаңыз және бастапқы мәтін мен медианы сандық индекстен бөлек сақтаңыз. Эмбеддинг ұқсастығы — құжаттың пайдаланушы сұрағына неге жауап беретінін фактімен түсіндіру емес, іздеу сигналы.
Практикалық каталогта өнім фотосуреті мен бекітілген сипаттамасы бір нысан ретінде табылуы тиіс болса, олардың эмбеддингін бірге жасаңыз. Құжат жинағында нақты тақырыпқа бағытталған үзінділердің эмбеддингін жасап, мақсатқа сай пішімделген сұраумен салыстырыңыз, содан кейін іздеу нәтижесімен бірге бастапқы үзінділерді көрсетіңіз. Аудио немесе бейнеде ізделетін оқиғаны сипаттайтын эпизодты таңдап, бастапқы уақыт аралығын сақтаңыз. Пайдалы нәтиже — қолданбаның келесі іздеу немесе талдау қадамына арналған, бастапқы дәлелдермен байланысқан сандық көрсетілім.
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings google/gemini-embedding-2
google/gemini-embedding-2Бастау
Gemini Embedding 2 мәтінді, суреттерді, аудионы, бейнені және PDF-ті ортақ сандық кеңістікке бейнелейді. Оның векторлары модальділіктер арасындағы іздеуді, материал табуды, жіктеуді және кластерлеуді қолдайды; өлшемдері икемді, кіріс шегі — 8192 токен.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін · token_ids
- Нәтижелер
- embedding
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings
- Кіріс
text,token_ids- Шығыс
embedding- Контекст
- 8 192 tokens
- Шығыс пішімі
- json
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер google/gemini-embedding-2 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
Өрісencoding_format | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
Өрісdimensions | Түріinteger | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Өрісuser | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісsession_id | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісtrace | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
text_to_embedding
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрinput_shapes | Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Параметр талаптарыfloat |
Параметрdimensions_override | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Параметр талаптары8192 |
Параметрmultimodal_objects | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, token_ids |
Өмірлік цикл: synchronous_json
Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.
Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф 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 $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-embedding-2", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_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 @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='google/gemini-embedding-2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
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 |
|---|---|
Өрісobject | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісdata[].index | Түріinteger |
Өрісdata[].embedding | Түріfinite float[] |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra google/gemini-embedding-2
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · Google: Gemini Embedding 2
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2:text,token_ids→embedding- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2:model,input,encoding_format,provider- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/embeddings·google/gemini-embedding-2:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 байттары);input.min_items:1