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Vertex AI en Google Distributed Cloud (GDC) con aislamiento de aire incluye una lista creciente de modelos de IA generativa de base que puedes probar, implementar y usar en tus aplicaciones con aislamiento de aire. Los modelos de base se ajustan para casos de uso específicos y se ofrecen en diferentes precios. En esta página, se resumen las familias de modelos disponibles en las APIs de IA generativa en GDC y se brinda orientación sobre qué modelos elegir por caso de uso.
Modelos de embeddings
Los embeddings convierten los datos textuales escritos en un lenguaje natural en vectores numéricos. Estas representaciones vectoriales están diseñadas para capturar el significado y el contexto semántico de las palabras que representan. Los modelos de embeddings de texto pueden generar embeddings optimizadas para varios tipos de tareas, como la recuperación de documentos, preguntas y respuestas, la clasificación y la verificación de hechos. Para texto en inglés, usa text-embedding-004. Para texto multilingüe, usa text-multilingual-embedding-002.
En la siguiente tabla, se resumen los modelos disponibles en la API de Embeddings.
Para obtener más información sobre las incorporaciones, consulta Incorporaciones de texto.
Modelo
Descripción
Especificaciones
Incorporación de texto
(text-embedding-004)
Muestra embeddings para entradas de texto en inglés.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Available Generative AI models\n\n| **Important:** This content applies to version 1.14.4 and later.\n\nVertex AI on Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped features a growing\nlist of foundation Generative AI models you can test, deploy, and implement\nfor your air-gapped applications. Foundation models are fine-tuned for specific\nuse cases and offered at different prices. This page summarizes the model\nfamilies available in the Generative AI APIs on GDC\nand guides you on which models to choose by use case.\n\nEmbeddings models\n-----------------\n\nEmbeddings convert textual data written in a natural language into numerical\nvectors. These vector representations are designed to capture the semantic\nmeaning and context of the words they represent. Text embedding models can\ngenerate optimized embeddings for various task types, such as document\nretrieval, questions and answers, classification, and fact verification. For\nEnglish text, use `text-embedding-004`. For multilingual text, use\n`text-multilingual-embedding-002`.\n\nThe following table summarizes the models available in the Embeddings API.\nFor more information on embeddings, see\n[Text embeddings](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/genai/text-embeddings-overview)."]]