Gemini Embedding 모델

Gemini Embedding 모델은 고차원 벡터 표현을 위한 특화된 엔진으로, 텍스트와 이미지를 효율적인 수치 표현으로 매핑해 줘요. 의미 검색(semantic search), 문서 검색, 그리고 대규모 데이터셋에서 빠르고 확장 가능한 유사도 계산이 필요한 추천 시스템에 가장 잘 어울리는 모델이에요.

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전체 기능과 활용법은 Embeddings 페이지에서 자세히 다루고 있으니 참고해 보세요.

gemini-embedding-001

속성	설명
id_card 모델 코드	gemini-embedding-001
save 지원 데이터 유형	입력: 텍스트 / 출력: 텍스트 임베딩
token_auto 토큰 한도 [*]	입력 토큰 한도 2,048 / 출력 차원 크기: 유연하게 128–3072 지원, 권장값 768, 1536, 3072
123 버전	모델 버전 패턴에 대한 자세한 내용을 확인하세요. 안정 버전(stable): gemini-embedding-001
calendar_month 최신 업데이트	2025년 6월

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Embeddings — 임베딩 기능의 전체 활용 방법을 배울 수 있어요.