Provides text embedding models for generating embeddings for words, phrases, sentences, and code. These foundational embeddings support advanced NLP tasks such as semantic search, classification, and clustering, offering more accurate and context-aware search results compared to keyword-based approaches. Building Retrieval Augmented Generation (RAG) systems is a common use case for embeddings. Embeddings play a crucial role in significantly enhancing model outputs, improving factual accuracy, coherence, and contextual richness. They enable efficient retrieval of relevant information from knowledge bases (represented as embeddings), which is then passed as additional background information in the input prompt to the language model, guiding it to generate more informed and accurate responses.
商品目录
探索公开商品信息，用清晰的条件缩小选择。
Provides text embedding models for generating embeddings for words, phrases, sentences, and code. These foundational embeddings support advanced NLP tasks such as semantic search, classification, and clustering, offering more accurate and context-aware search results compared to keyword-based approaches. Building Retrieval Augmented Generation (RAG) systems is a common use case for embeddings. Embeddings play a crucial role in significantly enhancing model outputs, improving factual accuracy, coherence, and contextual richness. They enable efficient retrieval of relevant information from knowledge bases (represented as embeddings), which is then passed as additional background information in the input prompt to the language model, guiding it to generate more informed and accurate responses.
Embedding model for semantic search, retrieval, clustering, and ranking pipelines
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。
原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。
Google 第一代常青树语义向量嵌入模型。模型支持输出标准的1024维向量格式，具备极其成熟的第三方数据库和主流开源RAG脚手架接口兼容性，长期作为谷歌生态中的主力向量嵌入工具发光发热。
Google 第一代常青树语义向量嵌入模型。模型支持输出标准的1024维向量格式，具备极其成熟的第三方数据库和主流开源RAG脚手架接口兼容性，长期作为谷歌生态中的主力向量嵌入工具发光发热。
Google 第一代常青树语义向量嵌入模型。模型支持输出标准的1024维向量格式，具备极其成熟的第三方数据库和主流开源RAG脚手架接口兼容性，长期作为谷歌生态中的主力向量嵌入工具发光发热。
Google 第一代常青树语义向量嵌入模型。模型支持输出标准的1024维向量格式，具备极其成熟的第三方数据库和主流开源RAG脚手架接口兼容性，长期作为谷歌生态中的主力向量嵌入工具发光发热。
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。
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。
Google's text embedding model. Turns text into vectors for search, retrieval, clustering and classification, works across many languages, and lets you pick a smaller output dimension when you want lighter vectors.
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。
原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。
Google 多语言嵌入模型，默认 768 维，支持灵活降维，最低64维，适用于搜索、分类与语义匹配。
提供文本嵌入模型，用于为字词、短语、句子和代码生成嵌入。这些基础嵌入可支持高级 NLP 任务，例如语义搜索、分类和聚类，与基于关键字的方法相比，可提供更准确、更具上下文感知能力的搜索结果。 构建检索增强生成 (RAG) 系统是嵌入的一种常见使用场景。嵌入在显著增强模型输出方面发挥着关键作用，可提高事实准确性、连贯性和上下文丰富度。它们可以高效地从知识库（以嵌入表示）中检索相关信息，然后将这些信息作为输入提示中的附加背景信息传递给语言模型，引导其生成更明智、更准确的回答。
提供文本嵌入模型，用于为字词、短语、句子和代码生成嵌入。这些基础嵌入可支持高级 NLP 任务，例如语义搜索、分类和聚类，与基于关键字的方法相比，可提供更准确、更具上下文感知能力的搜索结果。 构建检索增强生成 (RAG) 系统是嵌入的一种常见使用场景。嵌入在显著增强模型输出方面发挥着关键作用，可提高事实准确性、连贯性和上下文丰富度。它们可以高效地从知识库（以嵌入表示）中检索相关信息，然后将这些信息作为输入提示中的附加背景信息传递给语言模型，引导其生成更明智、更准确的回答。
提供文本嵌入模型，用于为字词、短语、句子和代码生成嵌入。这些基础嵌入可支持高级 NLP 任务，例如语义搜索、分类和聚类，与基于关键字的方法相比，可提供更准确、更具上下文感知能力的搜索结果。 构建检索增强生成 (RAG) 系统是嵌入的一种常见使用场景。嵌入在显著增强模型输出方面发挥着关键作用，可提高事实准确性、连贯性和上下文丰富度。它们可以高效地从知识库（以嵌入表示）中检索相关信息，然后将这些信息作为输入提示中的附加背景信息传递给语言模型，引导其生成更明智、更准确的回答。
提供文本嵌入模型，用于为字词、短语、句子和代码生成嵌入。这些基础嵌入可支持高级 NLP 任务，例如语义搜索、分类和聚类，与基于关键字的方法相比，可提供更准确、更具上下文感知能力的搜索结果。 构建检索增强生成 (RAG) 系统是嵌入的一种常见使用场景。嵌入在显著增强模型输出方面发挥着关键作用，可提高事实准确性、连贯性和上下文丰富度。它们可以高效地从知识库（以嵌入表示）中检索相关信息，然后将这些信息作为输入提示中的附加背景信息传递给语言模型，引导其生成更明智、更准确的回答。
原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。
原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。
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。
原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。
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。