gemini-embedding-2 · Gemini · embedding
Gemini Embedding 2 es el modelo de vectorización de Google DeepMind. Admite la vectorización de embeddings de texto, produciendo vectores de 768 dimensiones. Ideal para generación aumentada por recuperación (RAG), búsqueda semántica, agrupamiento, clasificación y tareas similares. Compatible con Vertex AI y la Gemini API.
Vectorización de texto (768 dimensiones); soporte multilingüe; búsqueda semántica; recuperación RAG; análisis de agrupamiento; tareas de clasificación; compatible con Vertex AI.
RAG (retrieval-augmented generation); búsqueda semántica; agrupación de documentos; tareas de clasificación; sistemas de recomendación; deduplicación y coincidencia de similitud.
Sin generación de texto (solo vectores); sin comprensión de visión; sin soporte para Function Calling; dimensiones de salida fijas de 768.
Agente de codificación CLI oficial de Anthropic. Ediciones multiarchivo, uso de herramientas y razonamiento de contexto largo.
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.robovai.com"
export ANTHROPIC_MODEL="gemini-embedding-2"
claude