模型 發布日期：
EmbeddingGemma 2：740M 多模態嵌入模型，適合地端搜尋與 RAG
Google DeepMind 在 10 月 6 日推出 EmbeddingGemma 2，這是採 Apache 2.0 授權的嵌入模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片放進同一個 768 維向量空間。只處理文字時只需載入 270M 參數的文字部分，視覺與音訊編碼器需要時才載入，全部合計 740M 參數。向量可以截短成 512、256 或 128 維以節省儲存空間，上下文長度為 8K tokens。Google 列出的支援環境包括 Ollama、LM Studio、llama.cpp、MLX 與 vLLM。
對地端使用者的意義
模型小到幾乎任何電腦都能和聊天模型一起跑，完全地端的 RAG 也能用同一個模型搜尋照片、錄音與文件，不必把資料送到雲端嵌入 API。
來源
閱讀官方原文：Google blog: EmbeddingGemma 2 ↗摘要由地端世界依官方來源撰寫，附上原文連結，不轉載原文。