首頁Google 推出 Gemini Embedding2：原生多模態模型整合語義空間
Google 近期推出了其全新的原生多模態嵌入模型「Gemini Embedding2」。該模型能將文字、圖像、影片、音訊及 PDF 文件映射至一個共享的語義向量空間，旨在簡化複雜的 AI 資料工作流程，並提升多模態檢索與理解能力。這代表著 Google 在嵌入技術上的重大進展，從單一模態的文字處理邁向統一的多模態語義建模。
此前，在 2025 年 7 月，Google 推出了gemini-embedding-001文字嵌入模型。該模型支援超過 100 種語言，並在 MTEB 多語言基準測試中取得頂尖成績。 全新的 Gemini Embedding2 基於 Gemini 架構，但大幅擴展了其應用範圍。它現在可處理五種不同模態——文字、圖像、影片、音訊和 PDF——並將其投影至單一向量空間。這使得不同類型媒體之間能夠進行直接的語義比較，無需使用多個專用模型或額外的處理步驟。此功能對於語義搜尋、檢索增強生成（RAG）、情緒分析及資料聚類等應用尤為寶貴。
在輸入能力方面，新模型支援多達 8192 個文字標記，是先前 2048 個標記限制的四倍。它每筆請求可處理多達六張 PNG 或 JPEG 圖片、長度達 120 秒的影片，以及最多六頁的 PDF 文件。 值得注意的是，Gemini Embedding2 原生支援音訊處理，無需進行語音轉文字轉換，從而避免了轉錄過程中的潛在資訊損失。Google 還推出了「交錯輸入」技術，讓開發者能在單次請求中結合多種模態——例如將圖片與描述性文字混合——以更精準地捕捉它們之間的語義關聯。
在架構上，該模型持續採用「套娃式表徵學習」（MRL）。此技術利用分層結構動態調整向量維度。預設嵌入維度為 3072，並提供 1536 和 768 兩種可選配置，讓開發者能靈活地在檢索準確度與儲存效率之間取得平衡。
Google 的基準測試結果顯示，Gemini Embedding2 在文字、圖像、影片和語音任務中均展現領先的表現。例如，在文字-影片檢索任務中，其得分達 68.8，超越了 Amazon Nova2 多模態嵌入模型（60.3）和 Voyage Multimodal3.5（55.2）。 在文字-圖像對比中，其得分達 93.4，顯著領先於亞馬遜模型的 84.0 分。
開發者目前可透過Gemini API和Vertex AI 存取 Gemini Embedding2。該模型已整合至 LangChain、LlamaIndex、Haystack、Weaviate、Qdrant、ChromaDB 及 Vector Search 等熱門框架與向量資料庫。為協助開發者快速上手，Google 提供了互動式 Colab 筆記本及輕量級多模態語義搜尋示範。
多模態嵌入技術的競爭日趨白熱化。值得注意的是，今年二月底，AI 搜尋引擎 Perplexity 釋出了其開源嵌入模型pplx-embed-v1和pplx-embed-context-v1。
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