Embeddings de texte

POST

/v1beta/models/gemini-embedding-001:embedContent

• Convertit le texte en embeddings vectoriels pour la recherche sémantique, le clustering, les recommandations, etc.
• Obligatoire : texte dans content.parts
• Facultatif : output_dimensionality pour la réduction de dimension, taskType pour le type de tâche
• Documentation officielle : Embeddings

Authorizations

bearer

Type

HTTP (bearer)

Request Body

application/json

object

object

Required

Contenu à intégrer

Réduction facultative de la dimensionnalité de sortie

Type de tâche facultatif pour l'embedding (ex. SEMANTIC_SIMILARITY)