EmbeddingGemma 2：开放轻量级多模态嵌入模型
这件事讲了什么
谷歌去年推出轻量文本嵌入模型 EmbeddingGemma，开发者们下载了 2000 多万次，用它做本地搜索和增强生成（RAG）。这次发布 EmbeddingGemma 2，把文字、代码、图片、视频和音频统一到同一个嵌入空间，并沿用宽松的 Apache 2.0 商用许可。模型总参数 7.4 亿，量化后在 Pixel 11 Pro 上纯文本内存占用约 191MB，完整多模态约 567MB，远小于不少专门模型。它支持最长 8K token 上下文，可以做本地代码搜索、跨模态检索和离线问答，模型权重已可在 Hugging Face 和 Kaggle 下载，Gemini 企业代理平台稍后上架。
可以使用的工具
文中可用工具
- EmbeddingGemma 2轻量多模态嵌入模型，可在本地做文字、代码、图片、视频和音频的搜索与检索
- Gemma 4生成模型，与 EmbeddingGemma 2 配合实现本地多模态 RAG
- LiteRT端侧模型部署工具，用于在设备上运行嵌入和检索
- Google AI Edge MediaPipe跨平台应用开发工具，提供嵌入、检索和决策的现成任务
- transformers.js在浏览器中运行模型
- WebGPU浏览器端硬件加速运行模型
- transformers高效部署嵌入模型
- sentence-transformers文本嵌入和相似度计算
- MLX在苹果芯片上高效运行模型
- vLLM高效部署大模型推理
- llama.cpp在不同硬件上高效运行量化模型
- SGLang高效部署大模型推理
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