Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем отображение текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с поддержкой извлечения (RAG). Она поддерживает контекст входных данных до 8 192 токенов и гибкие размеры выходных векторов от 128 до 3 072 (рекомендованные: 768, 1536 или 3 072). Модель разработана для кросс‑модальной схожести — вы можете встраивать текстовый запрос и находить наиболее релевантные изображения, или наоборот, — что делает её хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.
curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemini-embedding-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}'