# Google EmbeddingGemma 2, 멀티모달 검색 지원

> Google의 가중치 공개 모델은 텍스트, 코드, 이미지, 동영상, 오디오를 하나의 임베딩 공간에 매핑하며, 기기 내 사용을 위한 소형 버전도 제공합니다.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/ko/google-s-embeddinggemma-2-adds-multimodal-search

Google의 EmbeddingGemma 2는 텍스트, 코드, 이미지, 동영상, 오디오를 지원하는 검색·정보 검색용 가중치 공개 모델입니다. Google에 따르면 이 모델은 각 데이터를 768차원의 공통 공간에 매핑하므로, 개발자는 미디어 유형별로 임베딩 공간을 따로 관리하지 않고도 여러 유형의 콘텐츠를 검색할 수 있습니다. 이 모델은 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에서 이용할 수 있습니다.

개발자는 필요한 인코더만 불러올 수 있습니다. 모델 규모는 텍스트와 코드용 2억 7,000만 개 매개변수부터 완전한 멀티모달 지원을 위한 7억 4,000만 개 매개변수까지 다양합니다. 메모리를 아끼기 위해 벡터의 차원을 줄일 수도 있지만, Google은 128차원으로 줄이면 이미지, 동영상, 음성의 검색 품질이 약 75%로 낮아진다고 밝혔습니다.

## 팩트

- 라이선스: Apache 2.0. Hugging Face에서 이용 가능.
- Google에 따르면 128차원으로 줄였을 때 텍스트 품질은 약 90%, 이미지·동영상·음성 검색 품질은 약 75% 수준입니다.

## 왜 중요한가

로컬 검색을 개발하는 이들은 하나의 모델로 문서와 미디어를 함께 검색할 수 있습니다. 다만 저장 공간을 아끼려고 벡터 차원을 줄이면 텍스트가 아닌 콘텐츠의 검색 결과가 나빠질 수 있으며, 원문에는 독립적인 테스트 결과가 제시되지 않았습니다.

## 출처 및 참고 자료

1. [EmbeddingGemma 2 Expands Beyond Text to Support Code, Images, Video, and Audio](https://www.infoq.com/news/2026/10/embeddinggemma-2-multimodal/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-19

최종 업데이트: 2026-10-19