Google的EmbeddingGemma 2是一款用于搜索和检索的开放权重模型，支持文本、代码、图像、视频和音频。Google表示，该模型会将这些内容映射到一个共享的768维空间，让开发者无需分别维护不同媒体类型的嵌入空间，就能跨媒体搜索。该模型已在Hugging Face上发布，采用Apache 2.0许可证。
开发者可以只加载所需的编码器：模型参数量从处理文本和代码时的2.7亿，到提供完整多模态支持时的7.4亿不等。模型生成的向量也可以缩短以节省内存，但Google报告称，缩短至128维时，图像、视频和语音的检索质量会降至约75%。
为什么重要
构建本地搜索的开发者可以用一个模型检索文档和媒体内容，但缩短向量以节省存储空间可能会降低非文本搜索的效果；原文未提供独立测试结果。
