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Embeddings Google Gemini 노드 문서

요약

Embeddings Google Gemini 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요. 이 페이지에서는 Embeddings Google Gemini 노드의 노드 매개변수와 추가 자료 링크를 확인할 수 있습니다.

Embeddings Google Gemini 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요.

이 페이지에서는 Embeddings Google Gemini 노드의 노드 매개변수와 추가 자료 링크를 확인할 수 있습니다.

Note

자격 증명

이 노드의 인증 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.

참고

이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.

노드 매개변수#

  • Model: 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델을 선택합니다.

사용 가능한 모델에 대해서는 Google Gemini의 모델 문서에서 자세히 알아보세요.

템플릿 및 예제#

Embeddings Google Gemini 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 자료#

이 서비스에 대한 자세한 내용은 Langchain의 Google Generative AI 임베딩 문서를 참고하세요.

참고

이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.

Footnotes

  1. 임베딩은 벡터를 사용하여 데이터를 숫자로 표현한 것입니다. AI는 임베딩을 통해 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 접근하기 위해 설계된 데이터베이스입니다.

Embeddings Google Gemini 노드 문서

n8n v2.29
원문 보기
요약

Embeddings Google Gemini 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요. 이 페이지에서는 Embeddings Google Gemini 노드의 노드 매개변수와 추가 자료 링크를 확인할 수 있습니다.

Embeddings Google Gemini 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요.

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노드 매개변수#

  • Model: 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델을 선택합니다.

사용 가능한 모델에 대해서는 Google Gemini의 모델 문서에서 자세히 알아보세요.

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Footnotes

  1. 임베딩은 벡터를 사용하여 데이터를 숫자로 표현한 것입니다. AI는 임베딩을 통해 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 접근하기 위해 설계된 데이터베이스입니다.