Ключевой вывод
Google выпустил Gemini Embedding 2 (статус GA) — первую производственную модель эмбеддингов, отображающую текст, изображения, видео, аудио и документы в единое пространство. Для команд, строящих мультимодальные RAG-системы, это означает отказ от отдельных пайплайнов эмбеддингов для разных типов контента.
Ключевые возможности
Унифицированное пространство эмбеддингов
Прежняя архитектура RAG требовала:
- Текст → text-embedding модель → Векторная БД A
- Изображение → CLIP/ViT модель → Векторная БД B
- Видео → VideoMAE модель → Векторная БД C
Gemini Embedding 2 объединяет:
Текст/Изображение/Видео/Аудио/Документ → Gemini Embedding 2 → Унифицированная векторная БД → Кросс-модальный поиск
Специализация задач
| Тип задачи | Направление оптимизации | Применение |
|---|---|---|
| Retrieval | Максимизация совпадения запрос-документ | Поиск по базе знаний RAG |
| Search | Баланс точности и полноты | Семантический поиск |
| Classification | Усиление различения категорий | Автоклассификация документов |
Сравнение с конкурентами
| Параметр | Gemini Embedding 2 | OpenAI text-embedding-3 | Cohere Embed v3 |
|---|---|---|---|
| Текст | ✅ | ✅ | ✅ |
| Изображение | ✅ | ❌ | ✅ |
| Видео | ✅ | ❌ | ❌ |
| Аудио | ✅ | ❌ | ❌ |
Рекомендации
Для RAG-систем:
- Новые системы: Gemini Embedding 2 как унифицированный слой эмбеддингов
- Только текст → OpenAI text-embedding-3-large остаётся лучшим по цене
- Мультимодальность → Gemini Embedding 2 — наиболее полное решение