EmbeddingGemma 2: мультимодальный поиск и RAG на устройстве
EmbeddingGemma 2: мультимодальный поиск и RAG на устройстве Ищешь кусок в своей медиатеке голосовой заметкой или текстовым запросом по репозиторию — и не хочешь светить файлы в облако? DeepMind выпустил EmbeddingGemma 2: одна открытая модель сводит текст, код, картинки, аудио и видео в общее пространство на устройстве, под лицензией Apache 2.0. Первая EmbeddingGemma за год перевалила за 20 миллионов загрузок — локальный семантический поиск для приложений уже массовый сценарий. Вторая версия сильнее на коде и рассчитана на индексацию репозитория и выборку контекста для агентов в редакторе. Веса на Hugging Face и Kaggle; в стеке от MediaPipe до Ollama. В паре с генеративной Gemma 4 общие токенизатор и аудио-энкодер ужимают суммарный расход памяти на пайплайне «поиск + ответ».