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Google: Gemini Embedding 2 Preview

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Google: Gemini Embedding 2 Preview

Gemini Embedding 2 Preview converte texto, imagens, áudio, vídeo e PDF em vetores numéricos num único espaço multimodal. O seu perfil de pré-visualização, documentado separadamente, suporta recuperação e comparação entre modalidades, uma entrada de 8192 tokens e dimensões vetoriais flexíveis.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Gemini Embedding 2 Preview é a edição de pré-visualização com nome próprio da família nativa de embeddings multimodais da Google. Converte texto, imagens, vídeo, áudio e PDF num espaço numérico partilhado, com intenção semântica representada em mais de 100 línguas. A saída são embeddings: vetores utilizados para comparar e recuperar material relacionado. Esta identidade Preview permanece separada da edição estável Gemini Embedding 2 e não implica pesos intercambiáveis nem um espaço vetorial idêntico.

O anúncio original descreve pesquisa entre modalidades, classificação, agrupamento, análise de sentimento e geração aumentada por recuperação como aplicações posteriores. Uma consulta de texto pode encontrar um elemento visual relacionado, enquanto uma imagem ou excerto também pode atuar como fonte de pesquisa. Uma aplicação armazena as representações, compara-as e devolve os registos correspondentes; um modelo de linguagem separado pode utilizar o material de origem recuperado para redigir uma resposta. O embedding, por si só, não contém uma explicação em linguagem natural nem uma transcrição.

A sua própria página de modelo documenta um limite de entrada de 8192 tokens e dimensões de saída de 128 a 3072, com 768, 1536 e 3072 como tamanhos recomendados. O anúncio Preview indica uma predefinição de 3072 e descreve Matryoshka Representation Learning, que conserva informação útil em prefixos mais curtos da representação. Mantenha uma dimensão escolhida para os vetores que têm de ser comparados e conserve a edição do modelo com a coleção, em vez de fundir representações apenas porque os seus comprimentos coincidem.

O anúncio Preview documenta até seis imagens PNG ou JPEG por pedido, até 120 segundos de vídeo MP4 ou MOV e documentos PDF de até seis páginas. Também documenta embeddings diretos de áudio sem uma transcrição textual intermédia. Estas especificações provêm do próprio anúncio da pré-visualização, não do guia estável posterior. O anúncio não estabelece todos os limites atuais de duração de áudio, codecs ou amostragem de fotogramas para este perfil Preview exato.

A entrada multimodal intercalada permite que a representação reflita relações entre conteúdos multimédia, como uma imagem e a sua legenda. Num catálogo de produtos, forneça a fotografia e a descrição aprovada em conjunto quando descrevem um objeto que deve ser recuperado como unidade. Numa coleção documental, divida a fonte em passagens ou páginas focadas e preserve o seu título e posição. Numa biblioteca multimédia, selecione um excerto correspondente ao evento que os utilizadores devem encontrar e mantenha o seu intervalo temporal original com o registo armazenado.

Uma tarefa de recuperação útil torna clara a relação pretendida. Uma pergunta que procura uma explicação, uma pesquisa de elementos visualmente semelhantes e um agrupamento por tema são tarefas diferentes, mesmo quando utilizam a mesma coleção de origem. Prepare o conteúdo de forma consistente, registe a edição e a dimensão e mantenha cada vetor ligado à sua fonte. A similaridade fornece candidatos para a aplicação examinar; não prova que dois registos afirmem o mesmo facto ou que uma fonte recuperada responda completamente a uma pergunta.

Numa pesquisa prática de conteúdos multimédia, represente a imagem ou o excerto de vídeo escolhido e compare-o com a descrição do conteúdo pretendido. Apresente a fonte correspondente juntamente com a legenda ou o intervalo temporal, para que um utilizador a possa rever. Num assistente de conhecimento, recupere a página ou passagem relevante antes de gerar a resposta escrita. O papel do modelo Preview é a representação numérica multimodal que apoia essas etapas de seleção, enquanto o armazenamento, as regras de ordenação e a resposta final permanecem partes do fluxo de trabalho que o integra.

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

google/gemini-embedding-2-preview

Google /google/gemini-embedding-2-preview

Introdução

Gemini Embedding 2 Preview converte texto, imagens, áudio, vídeo e PDF em vetores numéricos num único espaço multimodal. O seu perfil de pré-visualização, documentado separadamente, suporta recuperação e comparação entre modalidades, uma entrada de 8192 tokens e dimensões vetoriais flexíveis.

Entradas aceites
Texto
Resultados
embedding

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Representações vetoriais POST /v1/embeddings
Entrada
text
Saída
embedding
Contexto
8192 tokens
Formato de saída
json
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemini-embedding-2-preview
Predefinição—
CampoinputTipostring|string[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Combinações de materiais de entrada

text_to_embedding

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, input
Parâmetroinput_shapesContratostring, string[]
Parâmetromaterial_typesContratotext

Ciclo de vida: synchronous_json

Conserve todos os vetores e índices devolvidos.

Este perfil mínimo de texto não permite deduzir suporte de imagens/áudio/objetos de ficheiro.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

ConfiguraçãoTabela de tarifasCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0004 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Representações vetoriais

Corpo JSON mínimo completocurl · pedido mínimo de embeddings de texto
{
  "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

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Representações vetoriais

json

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Guarde cada vetor com o respetivo índice. O número de vetores tem de ser igual ao número de entradas; as dimensões têm de ser consistentes.

Se for necessário verificar a resposta original

Não é introduzido nenhum endpoint de tarefas de embeddings.

Campos da resposta
CampoTipo
CampoobjectTipostring
CampomodelTipostring
Campodata[].indexTipointeger
Campodata[].embeddingTipofinite float[]
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãomodel em falta ou JSON malformado.Passo seguinteCorrija os campos indicados.
Resposta413 · invalid_request_errorCondiçãoO limite configurado para o corpo foi excedido.Passo seguinteReduza o material real.
Resposta422 · invalid_request_errorCondiçãoA entrada ou os controlos violam a política específica em vigor.Passo seguinteUtilize a entrada mínima de texto apresentada, sem controlos herdados.
Resposta503 · billing_errorCondiçãoNão é possível associar a autorização de acesso ou a cotação.Passo seguinteConserve a resposta; não substitua a política.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra google/gemini-embedding-2-preview

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

google/gemini-embedding-2-preview

FAQ · Google: Gemini Embedding 2 Preview
Que entradas e resultados estão disponíveis?

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

Que campos utiliza o pedido?

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

Que limites se aplicam?

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

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