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原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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Gemini 嵌入模型 gemini-embedding-001 使用 Matryoshka Representation Learning (MRL) 技术进行训练，该技术可教导模型学习高维嵌入，这些嵌入具有初始段（或前缀），这些初始段也是相同数据的有用且更简单的版本。

Gemini 嵌入模型 gemini-embedding-001 使用 Matryoshka Representation Learning (MRL) 技术进行训练，该技术可教导模型学习高维嵌入，这些嵌入具有初始段（或前缀），这些初始段也是相同数据的有用且更简单的版本。

文本向量化模型，用于 Embedding、相似度检索和知识库召回。

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Gemini API 提供文本嵌入模型，用于为字词、短语、句子和代码生成嵌入。嵌入任务，例如语义搜索、分类和聚类，可提供比基于关键字的方法更准确、更贴合情境的结果。

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**Gemini Embedding 001**，将文本转换为向量表示，适用于语义搜索、RAG 知识库、聚类、推荐、去重和分类。 [Google Gemini 模型文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models)

**Gemini Embedding 001**，将文本转换为向量表示，适用于语义搜索、RAG 知识库、聚类、推荐、去重和分类。 [Google Gemini 模型文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models)

**Gemini Embedding 001**，将文本转换为向量表示，适用于语义搜索、RAG 知识库、聚类、推荐、去重和分类。 [Google Gemini 模型文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models)

Embedding model for semantic search, retrieval, clustering, and ranking pipelines

Embedding model for semantic search, retrieval, clustering, and ranking pipelines