谷歌的 Gemini Embedding 2 将文本、图像、视频、音频和 PDF 映射到一个统一的向量空间中，从而简化了多模态 AI 管道。
📝 详细摘要
这条推文宣布了谷歌 Gemini Embedding 2 的发布，这是向量嵌入技术的一项重大进展。它将多种数据模态——文本、图像、视频、音频和 PDF——统一到一个向量空间中，消除了管理独立模型的复杂性。技术亮点包括支持 100 多种语言、最大 8192 个 token 以及灵活的输出维度（128-3072）。Weaviate 提供了配套的 GitHub 示例，用于在这些模态上实现 RAG，展示了该模型在语义搜索和推荐系统中的实际应用。
📊 文章信息
AI 评分：84
来源：Weaviate • vector database(@weaviate_io)
作者：Weaviate AI Database
分类：人工智能
语言：英文
阅读时间：6 分钟
字数：1318
标签： Gemini Embedding 2, Google AI, 多模态, 向量数据库, Weaviate