【导读】 刚刚，谷歌正式推出基于Gemini架构构建的首个原生多模态嵌入模型——Gemini Embedding 2。这一次，AI不仅能"看懂"图片，还能用文字搜视频、用音频搜文档。向量搜索领域，正式进入"多模态统一"时代！

Gemini多模态AI

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01 核心突破：统一向量空间

在过去的AI时代，文本、图像、视频、音频都有各自的"语言"，想要跨模态检索，需要复杂的转换流程。

Gemini Embedding 2 的出现，直接改变了这一切：

将文本、图像、视频、音频和文档全部映射到同一个统一的向量空间中，并能跨越100多种语言捕捉语义意图。

这意味着什么？

• • 用一段文字描述，就能搜到相关的图片
• • 看到一段视频，就能找到与之匹配的音频
• • 听到一段音乐，就能关联到对应的文案

多模态向量空间

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02 五大模态，全面打通

基于Gemini的多模态理解能力，Gemini Embedding 2 在各项输入标准上给出了明确的性能指标：

模态	支持规格
文本	支持高达 8192个输入Token 的超长上下文
图像	单次请求最多可处理 6张图像，支持PNG和JPEG格式
视频	支持输入长达 120秒 的视频片段，兼容MP4和MOV格式
音频	实现原生音频数据摄取与嵌入，完全不需要中间的文本转录步骤
文档	支持直接嵌入最多 6页 的PDF文件

交错输入：真正的多模态融合

除了单模态处理，该模型还原生支持交错输入。

开发者可以在单次请求中同时传入多种模态数据（例如图像加文本），模型能够精准捕捉不同媒体类型之间复杂且细微的关联，从而对真实的复杂数据实现更准确的理解。

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03 套娃表示学习：灵活调整输出维度

在底层技术上，Gemini Embedding 2 延续了谷歌此前嵌入模型采用的套娃表示学习（Matryoshka Representation Learning，MRL）技术。

该技术通过动态缩小维度来实现信息的嵌套存储。这种设计赋予了模型灵活的输出维度能力：

向量维度示意

开发者可以从默认的 3072维 向下缩放，以在模型性能和存储成本之间寻找最佳平衡点。

✅ 官方推荐使用维度：3072、1536 或 768

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04 性能新基准：业界领先

在性能表现上，Gemini Embedding 2 在文本、图像和视频任务中均超越了现有的领先模型。

同时，该模型引入了强大的语音处理能力，为多模态深度确立了新的性能标准。

这是首个基于Gemini架构构建的原生多模态嵌入模型。

应用场景

场景	描述
RAG	检索增强生成，让AI回答更准确
语义搜索	理解意图而非简单关键词匹配
情感分析	跨模态情感理解
数据聚类	自动归类海量多模态数据
上下文工程	构建更智能的AI应用
大规模数据管理	高效管理海量多媒体数据

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05 开发者的狂欢：生态全面支持

快速接入

开发者现可通过以下方式快速接入：

• • Gemini API
• • Vertex AI

官方提供了基于Python的SDK（google.genai）调用方案，只需少量代码即可在单次请求中同时完成文本、图片和音频的嵌入处理：

    
    
    
  from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# 同时处理文本、图像和音频
result = client.models.embed_content(
    model="gemini-embedding-2-preview",
    contents=[
        "What is the meaning of life?",
        types.Part.from_bytes(data=image_bytes, mime_type="image/png"),
        types.Part.from_bytes(data=audio_bytes, mime_type="audio/mpeg"),
    ],
)
print(result.embeddings)

框架兼容

除了官方的交互式Colab笔记本，Gemini Embedding 2 已全面支持以下主流开发框架和向量数据库：

框架/数据库	支持状态
LangChain	✅ 支持
LlamaIndex	✅ 支持
Haystack	✅ 支持
Weaviate	✅ 支持
QDrant	✅ 支持
ChromaDB	✅ 支持
Vector Search	✅ 支持

官方资源

• • 📓 Interactive Gemini API Colab notebook：交互式教程
• • 📓 Interactive Vertex AI Colab notebook：Vertex AI教程
• • 🌐 轻量级多模态语义搜索演示：findmemedia.lmm.ai

Google Vertex AI

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06 发布信息

项目	详情
发布日期	2026年3月10日
状态	公开预览（Public Preview）
访问方式	Gemini API / Vertex AI
官方博客	Google DeepMind

官方团队：

• • Min Choi — Product Manager, Google DeepMind
• • Tom Duerig — Distinguished Engineer, Google DeepMind

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07 意味着什么？

Gemini Embedding 2 的发布，标志着向量检索领域进入了一个新的时代：

1. 简化的复杂流程

过去需要多个模型配合才能完成的多模态检索，现在一个模型就能搞定。

2. 更强的语义理解

跨100多种语言的能力，让全球开发者都能受益。

3. Agent的进化

正如文章标题所说——Agent now可以用文字搜图片、用视频搜音频了。

这为AI Agent的感知能力带来了质的飞跃。未来，你的AI助手不仅能听懂你的话，还能"看懂"你发给它的图片、"听懂"你分享的语音。

4. RAG的进化

传统的RAG只能处理文本，但Gemini Embedding 2 让RAG可以处理——图片、视频、音频、PDF。

这意味着：你的AI知识库，可以是多媒体的。

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08 写在最后

从Gemini 2.5系列到Gemini Embedding 2，谷歌正在用实际行动证明：

在AI时代，多模态理解不是噱头，而是下一代AI的标配。

当向量模型能够真正"统一"文字、图片、声音、视频的世界，AI的认知边界将被彻底打破。

下一个战场，或许已经不在"能做什么"，而在"能否理解一切"。

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你看好Gemini Embedding 2吗？

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