谷歌首个原生多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2 发布：能让机器“理解”信息

3 月 11 日消息，北京时间今天凌晨，谷歌发布了全新 Gemini Embedding 2 模型。这是谷歌首个原生多模态嵌入模型，可以把文本、图像、视频和文档映射到同一个嵌入空间。

嵌入模型与生成式模型不同。Gemini 3 等生成式模型主要用于生成内容，而嵌入模型用于理解数据。嵌入模型会把文本、图像或视频转换为向量等数学形式，方便机器读取和分析。

通过语义搜索、分类和聚类等方式，此类模型可以理解语义关系，因此往往比传统关键词检索提供更准确、更具上下文的信息。

据了解，谷歌最早推出的 Embedding 模型只支持文本。Gemini Embedding 2 则支持文本、图像、视频、音频和文档，并能在 100 种语言中识别语义意图。

不同数据类型的处理限制如下：

文本：上下文窗口最高 8192tokens

图像：每次请求最多 6 张，支持 PNG 和 JPEG 格式

视频：最多 120 秒输入，支持 MP4 和 MOV 格式

音频：可直接处理音频数据，无需先进行转录

文档：支持最多 6 页 PDF

谷歌在博客中表示，新模型可以简化复杂的数据处理流程，同时增强多模态应用能力。应用场景包括检索增强生成（RAG）、语义搜索、情感分析以及数据聚类。

模型还可以在一次请求中同时接收“图像 + 文本”等类型的多种输入，从而分析不同媒体类型之间的关系。

谷歌举例说，在诉讼取证阶段，Gemini 嵌入模型可以帮助法律专业人士快速找到关键证据。测试结果显示，在数百万条记录中，多模态嵌入能够提升检索精度和召回率，同时改善图像与视频搜索效果。

Gemini Embeddings 2（gemini-embedding-2-preview）目前已经通过 Gemini API 和 Vertex AI 提供公开预览。与此同时，gemini-embedding-001 仍然可用于只处理文本的应用场景。