Gemini Embedding 2 Preview

Gemini Embedding 2 Preview 是 Google 推出的文字向量模型。可透過 MixRoute 的 Gemini 原生端點呼叫 gemini-embedding-2-preview，同時支援 OpenAI 相容端點。

核心能力

Gemini embedContent - Gemini 原生向量端點
文字向量 - 將文字轉換為數值向量
批次輸入 - 支援字串或字串陣列
相似度任務 - 可用於檢索與分群

快速範例

Gemini embedContent

cURL
Python

curl "https://api.mixroute.ai/v1/models/gemini-embedding-2-preview:embedContent" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "content": {
    "parts": [
      {
        "text": "MixRoute model API"
      }
    ]
  }
}'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.mixroute.ai/v1/models/gemini-embedding-2-preview:embedContent",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={'content': {'parts': [{'text': 'MixRoute model API'}]}},
)

print(response.json())

OpenAI 相容 Embeddings

cURL
Python

curl "https://api.mixroute.ai/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-embedding-2-preview",
  "input": "MixRoute model API"
}'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.mixroute.ai/v1/embeddings",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={'model': 'gemini-embedding-2-preview', 'input': 'MixRoute model API'},
)

print(response.json())

參數

Gemini embedContent

參數	類型	必填	說明
`content`	object	是	由 parts 組成的文字內容。
`taskType`	string	否	模型支援時指定向量任務類型。
`outputDimensionality`	integer	否	模型支援時指定輸出維度。

OpenAI 相容 Embeddings

參數	類型	必填	說明
`model`	string	是	固定為 `gemini-embedding-2-preview`。
`input`	string \| array	是	需要向量化的文字。
`dimensions`	integer	否	模型支援時指定輸出維度。

首頁

模型介紹

Gemini Embedding 2 Preview

核心能力

快速範例

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參數

Gemini embedContent

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​核心能力

​快速範例

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​OpenAI 相容 Embeddings

​參數

​Gemini embedContent

​OpenAI 相容 Embeddings

核心能力

快速範例

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參數

Gemini embedContent

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