Google: Gemini Embedding 2

Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная эмбеддинг-модель от Google. В настоящее время мы поддерживаем отображение текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополнением по извлечённым данным (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8,192 токенов и гибкие размерности выходных векторов от 128 до 3,072 (рекомендуемые: 768, 1536 или 3,072). Она разработана для кросс-модального сравнения — вы можете эмбеддить текстовый запрос и получать наиболее релевантные изображения, или наоборот, — что делает её хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и пайплайнов понимания документов.