谷歌推出 Gemini Embedding 2：多模态向量
Google 推出 Gemini Embedding 2 公开预览版
Google 刚刚推出 Gemini Embedding 2，这是其首款原生多模态嵌入模型。现在已在 Vertex AI 和 Gemini API 上进入公开预览。该模型能从文本、图像、文档、音频甚至视频中生成 3072 维向量。嵌入模型太久以来都只是文本的游乐场了。Gemini Embedding 2 将一切统一到一个向量空间中。早期基准测试？它在跨模态检索任务上完胜先前模型，详见Google 的公告。我试用过类似工具，这次感觉是真正的飞跃。开发者终于能获得真正理解视频片段与文本查询的语义搜索。不再有孤立的模态了。
与纯文本嵌入模型相比如何
纯文本嵌入模型曾独霸一方——想想 OpenAI 的 ada-002 或旧版 Gemini 变体。对文字很棒。但对视频演示或音频轨道就无能为力了。Gemini Embedding 2 改变了这一切。从根基上就是多模态的。它在跨模态检索上登顶 MTEB 排行榜，详见Vertex AI 文档。关键是：单一模态模型需要各种 hack。手动拼接向量？噩梦。这次它统一了。剧情反转——它不只是更好；对超出普通聊天机器人的任何应用来说，它是工作流必需品。不骗你——我原本期待渐进式改进。结果呢？跨模态基准测试显示准确率大幅跃升。
颠覆生成式 AI 工作流
Gemini Embedding 2 的推出时机完美。检索增强生成 (RAG) 获得多模态提升。想象一下，将视频参考或音频提示拉入你的提示中。对于图像和视频工具，这意味着更智能的条件控制。用户查询与训练数据之间的匹配更精准。创作者嵌入 NSFW 片段或风格参考？大展拳脚吧。像 Gemini Embedding 2 这样的多模态嵌入进步已经在为 NSFW 内容创作提供动力，融合文本、图像和音频，创造逼真效果。提示：从简单开始。将视频帧和文本描述一起嵌入。查询你的数据库。看相关性如何飙升。但它能扩展吗？早期迹象表明是的——只要正确分块输入。热议观点：纯文本 RAG 已死。多模态是未来。来辩吧。
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Make this fantasy nowGemini Embedding 2：快速解答
Gemini Embedding 2 何时可用？
现在已在 Vertex AI 和 Gemini API 上进入公开预览，自 2026 年 3 月 10 日起。查看 Google 博客了解 rollout 详情。
它支持哪些输入类型？
文本、图像、文档、音频和视频。全部映射到 3072 维向量。
Gemini Embedding 2 的定价如何？
参考官方 Vertex AI 定价文档——根据输入类型和地区而异。
有输入大小限制吗？
查阅 API 文档了解每个模态的确切 token 或文件限制；建议对长视频进行分块。
多模态提示的最佳实践？
深思熟虑地组合模态——例如，文本查询 + 图像参考。为余弦相似度归一化向量。
Gemini Embedding 2 的下一步是什么？
Google 尚未公布路线图。关注预览后完整发布和扩展基准测试。