Gemini Embedding 2 ： 谷歌推出的首个原生多模态嵌入模型

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主要介绍

Gemini Embedding 2是谷歌推出的首个原生多模态嵌入模型，旨在将文本、图像、视频、音频和文档等多种媒体形式统一映射到同一个嵌入空间中。这一创新标志着人工智能（AI）嵌入领域的重大进展，为多模态应用开发提供了全新的可能性。

功能特点

1. 多模态统一嵌入：Gemini Embedding 2能够将文本、图像、视频、音频和文档等多种媒体形式映射到同一嵌入空间，实现跨模态语义对齐。
2. 超强语言支持：支持超过100种语言的语义理解，满足全球多语言应用需求。
3. 高效处理能力：
   • 文本：支持最多8192个输入token的上下文窗口。
   • 图像：每次请求最多处理6张PNG或JPEG格式的图像。
   • 视频：支持最长120秒的MP4和MOV格式视频。
   • 音频：可直接摄入并嵌入音频数据，无需经过文本转录步骤。
   • 文档：支持最多6页的PDF文件直接嵌入。
4. 灵活维度选择：采用Matryoshka表示学习（MRL）技术，允许嵌入向量在保持语义信息的同时进行动态维度缩减，开发者可根据需求选择3072、1536或768三种维度。

优缺点

优点：

1. 简化复杂流程：将不同模态的数据统一映射到同一嵌入空间，简化了复杂的数据处理流程，降低了多模态应用开发的难度。
2. 提升应用性能：在文本、图像和视频任务的基准测试中均超越现有主流模型，为多模态嵌入领域树立了新的性能标杆。
3. 增强语音处理能力：引入了原生语音嵌入功能，允许直接处理音频数据，提升了应用的便捷性。

缺点：

1. 处理限制：不同模态的数据处理存在一定限制，如视频最长支持120秒、音频格式有限等。
2. 向量空间差异：与旧版模型（如gemini-embedding-001）的向量空间完全不同，升级时需要重新编码整个数据集并重建索引。

如何使用

1. 访问API：Gemini Embedding 2已通过Gemini API和Vertex AI提供公开预览，开发者可通过这些平台调用模型。
2. 准备数据：根据需求准备文本、图像、视频、音频或文档等数据。
3. 提交请求：通过API提交包含多种媒体形式的请求，模型将返回统一的嵌入向量。
4. 分析结果：利用返回的嵌入向量进行语义搜索、分类、聚类等下游任务。

框架技术原理

Gemini Embedding 2基于谷歌最新的Gemini架构构建，采用双向Transformer编码器作为基础，保留了双向注意力机制。模型通过均值池化层将输入序列的所有token嵌入进行平均处理，生成代表整个输入的单一嵌入向量。随后，通过随机初始化的线性投影层将嵌入向量调整为目标维度，并采用Matryoshka表示学习（MRL）技术以支持灵活的多维度嵌入输出。

创新点

1. 原生多模态嵌入：首次将文本、图像、视频、音频和文档等多种媒体形式统一映射到同一嵌入空间，实现了跨模态语义对齐。
2. Matryoshka表示学习：通过“嵌套”方式动态压缩向量维度，允许开发者在模型性能与存储成本之间取得平衡。
3. 原生语音嵌入能力：无需借助语音转文字的中间环节即可直接处理音频数据，提升了应用的便捷性。

评估标准

Gemini Embedding 2在文本、图像和视频任务的基准测试中均超越现有主流模型，成为多模态嵌入领域的新性能标杆。其评估标准主要包括：

1. 检索精度和召回率：在数百万条记录中测试模型的检索性能，评估其准确性和全面性。
2. 语义理解能力：通过语义搜索、分类和聚类等任务评估模型对语义关系的理解能力。
3. 多模态处理能力：测试模型在处理文本、图像、视频、音频和文档等多种媒体形式时的性能和稳定性。

应用领域

1. 检索增强生成（RAG）：提升检索精度和召回率，为生成式模型提供更准确的上下文信息。
2. 语义搜索：实现更智能的搜索体验，支持跨模态语义搜索。
3. 情感分析：通过分析文本、图像和视频等多种媒体形式的数据，更准确地判断用户情感倾向。
4. 数据聚类：对大规模多模态数据进行高效聚类分析，发现数据中的潜在模式和规律。
5. 法律科技：在诉讼取证阶段帮助法律专业人士快速找到关键证据，提高办案效率。

项目地址

Gemini Embedding 2已通过Gemini API和Vertex AI提供公开预览，开发者可通过以下链接访问相关文档和资源：

• Gemini API文档
• Vertex AI平台