Source: https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/ Language: lt # Google: Gemini Embedding 2 Preview [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/facts.json) ## [Google: Gemini Embedding 2 Preview](https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/) Gemini Embedding 2 Preview tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF paverčia skaitiniais vektoriais vienoje multimodalinėje erdvėje. Atskirai dokumentuotas jo peržiūros versijos profilis palaiko paiešką ir palyginimą tarp modalumų, 8192 žetonų įvestį ir lankstų vektorių matmenų skaičių. - [**Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/lt/google-gemini-embedding-2-preview/#method-0) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Gemini Embedding 2 Preview yra įvardyta Google peržiūros versija jos iš prigimties multimodalinių įterpinių šeimoje. Ji tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus, garsą ir PDF atvaizduoja bendroje skaitinėje erdvėje, reprezentuodama semantinį ketinimą daugiau nei 100 kalbų. Išvestis yra įterpiniai: vektoriai, naudojami susijusiai medžiagai palyginti ir rasti. Šios peržiūros versijos tapatybė lieka atskira nuo stabilios Gemini Embedding 2 versijos ir nereiškia tarpusavyje pakeičiamų svorių ar tapačios vektorių erdvės. Pradiniame pranešime kaip tolesni taikymai aprašomi paieška tarp modalumų, klasifikavimas, grupavimas į klasterius, nuotaikų analizė ir paieška papildytas generavimas. Tekstinė užklausa gali rasti susijusią vaizdinę poziciją, o vaizdas ar klipas taip pat gali tapti paieškos atspirties tašku. Programa saugo reprezentacijas, jas palygina ir grąžina atitinkamus įrašus; atskiras kalbos modelis gali panaudoti rastą šaltinio medžiagą atsakymui parengti. Pats įterpinys neturi paaiškinimo natūraliąja kalba ar transkripcijos. Jo paties modelio puslapyje dokumentuota 8192 žetonų įvesties riba ir išvesties matmenų skaičius nuo 128 iki 3072, rekomenduojami dydžiai – 768, 1536 ir 3072. Peržiūros versijos pranešime nurodytas numatytasis 3072 dydis ir aprašomas Matryoshka Representation Learning, išsaugantis naudingą informaciją trumpesnėse pradinėse reprezentacijos dalyse. Vektoriams, kuriuos reikia palyginti, išlaikykite vieną pasirinktą matmenų skaičių ir modelio versiją saugokite kartu su kolekcija, užuot jungę reprezentacijas vien dėl sutampančio jų ilgio. Peržiūros versijos pranešime nurodoma, kad vienoje užklausoje galima pateikti iki šešių PNG ar JPEG vaizdų, iki 120 sekundžių MP4 ar MOV vaizdo įrašą ir iki šešių puslapių PDF dokumentus. Jame taip pat dokumentuotas tiesioginis garso įterpinių kūrimas be tarpinės tekstinės transkripcijos. Šios specifikacijos yra iš pačios peržiūros versijos pranešimo, o ne iš vėlesnio stabilios versijos vadovo. Pranešimas nenustato visų dabartinių garso trukmės, kodekų ar kadrų atrankos ribų šiam konkrečiam peržiūros profiliui. Persipinanti multimodalinė įvestis leidžia reprezentacijai atspindėti ryšius tarp medijų, pavyzdžiui, vaizdo ir jo antraštės. Produktų kataloge pateikite nuotrauką ir patvirtintą aprašymą kartu, kai jie apibūdina vieną randamą objektą. Dokumentų kolekcijoje šaltinį padalykite į konkrečiai temai skirtas ištraukas ar puslapius ir išsaugokite jo pavadinimą bei vietą. Medijų bibliotekoje pasirinkite klipą, atitinkantį įvykį, kurį naudotojai turėtų rasti, ir su saugomu įrašu išsaugokite originalų laiko intervalą. Naudinga paieškos užduotis aiškiai nusako numatytą ryšį. Klausimas, kuriuo prašoma paaiškinimo, vizualiai panašių pozicijų paieška ir grupavimas pagal temą yra skirtingos užduotys, net jei naudoja tą pačią šaltinių kolekciją. Turinį ruoškite nuosekliai, užregistruokite versiją ir matmenų skaičių bei išlaikykite kiekvieno vektoriaus ryšį su jo šaltiniu. Panašumas pateikia kandidatus programai patikrinti; jis neįrodo, kad du įrašai teigia tą patį faktą ar rastas šaltinis visiškai atsako į klausimą. Praktinei medijų paieškai atvaizduokite pasirinktą vaizdą ar vaizdo įrašo ištrauką ir palyginkite su norimo turinio aprašymu. Atitinkantį šaltinį pateikite su jo antrašte ar laiko intervalu, kad naudotojas galėtų peržiūrėti. Žinių asistentui prieš generuojant rašytinį atsakymą raskite aktualų puslapį ar ištrauką. Preview modelio vaidmuo yra multimodalinė skaitinė reprezentacija, palaikanti šiuos atrankos veiksmus, o saugojimas, rikiavimo taisyklės ir galutinis atsakymas lieka jį naudojančio proceso dalimis. **Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `google/gemini-embedding-2-preview` [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) Google /`google/gemini-embedding-2-preview` ### Pradžia Gemini Embedding 2 Preview tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF paverčia skaitiniais vektoriais vienoje multimodalinėje erdvėje. Atskirai dokumentuotas jo peržiūros versijos profilis palaiko paiešką ir palyginimą tarp modalumų, 8192 žetonų įvestį ir lankstų vektorių matmenų skaičių. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai embedding ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` Įvestis `text` Išvestis `embedding` Kontekstas 8 192 tokens Išvesties formatas json | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemini-embedding-2-preview | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **text\_to\_embedding** Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`input_shapes` | Specifikacijastring, string\[\] | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | Gyvavimo ciklas: `synchronous_json` Išsaugokite kiekvieną grąžintą vektorių ir indeksą. Iš šio minimalaus teksto profilio nenumanomas paveikslėlių, garso ar failų objektų palaikymas. ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Nenurodyta Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0004** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Įterpiniai Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · minimalus teksto įterpinių pavyzdys ```json { "model": "google/gemini-embedding-2-preview", "input": [ "First document", "Second document" ] } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · Įterpiniai json ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`object` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`data[].index` | Tipasinteger | | Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\] | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaTrūksta model arba JSON netaisyklingas. | Kitas žingsnisPataisykite nurodytus laukus. | | Atsakymas413 · `invalid_request_error` | SąlygaViršyta nustatyta užklausos turinio dydžio riba. | Kitas žingsnisSumažinkite tikrosios medžiagos apimtį. | | Atsakymas422 · `invalid_request_error` | SąlygaĮvestis arba valdikliai pažeidžia galiojančią atskirą politiką. | Kitas žingsnisNaudokite parodytą minimalią teksto įvestį be paveldėtų valdiklių. | | Atsakymas503 · `billing_error` | SąlygaNepavyksta susieti leidimo vykdyti užklausą arba kainos pasiūlymo. | Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą; nekeiskite politikos kita. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`google/gemini-embedding-2-preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=google%2Fgemini-embedding-2-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-embedding-2-preview&fmt=embeddings) FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `text` → `embedding` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `model`, `input` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/embeddings` · `google/gemini-embedding-2-preview`: `ctx`: `8192` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.