Gemini Embedding 2
Réseau Neuronal
Gemini Embedding 2 — мультимодальная модель эмбеддингов от Google для семантического поиска и RAG.
2 703
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
65 536
Taille du contexte
(en tokens)
0,24 $
Coût du prompt
(par 1M tokens)
< 0.01 $
Invite d'image
(par 1K tokens)
Пример кода и API для Gemini Embedding 2Мы предлагаем полный доступ к API OpenAI через наш сервис. Все наши конечные точки полностью соответствуют конечным точкам OpenAI, их можно использовать как с плагинами, так и при разработке собственного программного обеспечения через SDK.Создать API ключ
Comment ça marche Gemini Embedding 2?
Gemini Embedding 2 — первая мультимодальная модель эмбеддингов Google: текст и изображения она отображает в единое векторное пространство, поэтому поиск по картинке и по текстовому описанию работает в одном индексе. Через BotHub модель доступна по единому OpenAI-совместимому API: один ключ, оплата в рублях по факту, без VPN и зарубежной карты, шифрование AES-GCM, а рядом — более 250 моделей в одном окне. Векторы складываются в Qdrant, pgvector или любую другую векторную БД. Подойдёт для семантического поиска по базе знаний и товарному каталогу, RAG-ассистентов поверх документации, кластеризации и дедупликации обращений, подбора похожих изображений и материалов.Questions fréquentes sur Gemini Embedding 2
Puis-je utiliser les résultats de Gemini Embedding 2 à des fins commerciales ?
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Служба поддержкиРаботаем с 10:00 до 18:00 по МСК