Gemini Embedding 2 - jeden model dla tekstu, obrazu i dźwięku

Google udostępnia publicznie Gemini Embedding 2 - model, który przetwarza tekst, obraz, wideo, audio i dokumenty w jednej przestrzeni semantycznej

Możesz wysłać jednym zapytaniem tekst + zdjęcie + fragment wideo - model zrozumie kontekst między nimi

Poprawia wydajność w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation) - szczególnie tam, gdzie dane są mieszane: raporty z wykresami, prezentacje z nagraniami

Dostępny przez Google AI Studio i Vertex AI - bez konieczności budowania osobnych pipeline'ów dla każdego formatu

Większość systemów AI traktuje tekst, obraz i dźwięk jak osobne światy. Chcesz przeszukać bazę wiedzy z raportami PDF, nagraniami spotkań i slajdami? Musisz zbudować trzy różne pipeline'y, zsynchronizować wyniki i mieć nadzieję, że coś sensownego z tego wyjdzie.

Google właśnie wypuściło narzędzie, które to upraszcza. Gemini Embedding 2 mapuje wszystkie te formaty w jednej przestrzeni semantycznej. Jeden model, jedno zapytanie, zero żonglowania.

Gemini Embedding 2 łączy różne formaty danych w jednej przestrzeni semantycznej

Jeden model zamiast pięciu osobnych pipeline'ów

Gemini Embedding 2 to model embeddingowy, który rozumie tekst, obrazy, wideo, audio i dokumenty w jednym zapytaniu. Nie musisz osobno przetwarzać PDF-a, potem wyciągać z niego obrazków, potem transkrybować nagrania. Wysyłasz wszystko naraz, a model zwraca wektory w tej samej przestrzeni semantycznej.

Co to oznacza w praktyce? Budujesz system RAG (Retrieval-Augmented Generation), który ma przeszukiwać bazę wiedzy z raportami, prezentacjami i nagraniami. Dotychczas potrzebowałeś osobnych modeli dla każdego formatu. Gemini Embedding 2 przetwarza wszystko w jednym kroku.

Wysyłasz zapytanie "pokaż mi wszystkie dane o kampanii Q3". System zwraca fragmenty tekstu z raportów, slajdy z wykresami i fragmenty nagrań ze spotkań - wszystko posortowane według trafności.

Google podaje, że model poprawia wydajność w zadaniach multimodalnych - szczególnie tam, gdzie kontekst wymaga zrozumienia relacji między formatami. Przykład: raport finansowy z wykresami. Tekst mówi "wzrost o 23%", wykres pokazuje trend, a nagranie CEO wyjaśnia przyczyny. Gemini Embedding 2 rozumie, że to wszystko dotyczy tego samego faktu - i zwraca kompletny kontekst, nie trzy osobne fragmenty.

Jak to działa pod maską

Model mapuje różne formaty danych (tekst, obraz, audio, wideo) na wektory w tej samej przestrzeni. Jeśli dwa elementy są semantycznie podobne - nawet jeśli jeden to tekst, a drugi obraz - ich wektory będą blisko siebie.

To pozwala na cross-modal retrieval: wysyłasz zapytanie tekstowe, a dostajesz trafne obrazy. Albo odwrotnie - wysyłasz zdjęcie, a dostajesz opisy tekstowe.

Google udostępnia model przez Vertex AI i Google AI Studio. Możesz wysłać jednym zapytaniem interleaved input - czyli np. tekst + obraz + fragment wideo - i dostać embedding, który uwzględnia kontekst między nimi. Nie musisz osobno przetwarzać każdego formatu i potem ręcznie łączyć wyników.

Architektura systemu RAG z Gemini Embedding 2 - jeden model dla wszystkich formatów

Agenci AI, którzy rozumieją więcej niż tekst

Google pokazuje, jak Gemini Embedding 2 działa w systemach agentowych. Przykład: agent AI, który analizuje dokumentację produktu. Dokumentacja to nie tylko tekst - to diagramy, zrzuty ekranu, nagrania demo, PDF-y z tabelami.

Dotychczas agent musiał mieć osobne moduły dla każdego formatu. Teraz wysyła wszystko do Gemini Embedding 2 i dostaje ujednolicony kontekst.

Kolejny przykład z bloga Google: multimodal RAG dla e-commerce. Klient pyta "pokaż mi produkty podobne do tego na zdjęciu, ale w innym kolorze". System musi zrozumieć obraz (co jest na zdjęciu), tekst ("inny kolor") i połączyć to z bazą produktów (która ma opisy tekstowe + zdjęcia).

Gemini Embedding 2 robi to w jednym zapytaniu - bez osobnych pipeline'ów dla vision i text retrieval.

Jeśli budujesz agentów AI, którzy mają działać w środowisku z różnymi formatami danych - to narzędzie upraszcza architekturę. Zamiast synchronizować wyniki z pięciu modeli, wysyłasz wszystko do jednego i dostajesz spójny wynik.

Gdzie to ma sens, a gdzie nie

Gemini Embedding 2 ma sens tam, gdzie dane są rzeczywiście multimodalne - i gdzie kontekst wymaga zrozumienia relacji między formatami. Przykłady:

Bazy wiedzy firmowej - raporty PDF z wykresami, prezentacje, nagrania spotkań, dokumentacja z diagramami

E-commerce - wyszukiwanie produktów po zdjęciu + opis tekstowy + recenzje wideo

Edukacja - materiały dydaktyczne z tekstem, obrazami, nagraniami wykładów

Analiza mediów - artykuły + zdjęcia + nagrania wideo z wydarzeń

Nie ma sensu tam, gdzie dane są jednorodne. Jeśli masz tylko tekst - zwykły model embeddingowy (np. text-embedding-004 od Google, czy DeepSeek V4 z API) będzie szybszy i tańszy.

Gemini Embedding 2 to narzędzie dla przypadków, gdzie musisz łączyć formaty - nie dla każdego projektu.

Tradycyjny RAG z osobnymi pipeline'ami vs. ujednolicone podejście Gemini Embedding 2

Jak zacząć testować

Model jest dostępny przez Google AI Studio (dla prototypów i testów) oraz Vertex AI (dla produkcji). Google udostępnia dokumentację z przykładami kodu - pokazują, jak wysłać interleaved input (tekst + obraz + wideo w jednym zapytaniu) i jak zbudować multimodal RAG.

Jeśli masz już system RAG oparty na tekście i chcesz dodać obsługę obrazów czy wideo - Gemini Embedding 2 pozwala to zrobić bez przepisywania całej architektury. Wysyłasz nowe formaty do tego samego modelu, dostajesz embeddingi w tej samej przestrzeni - i możesz je dodać do istniejącej bazy wektorowej.

Cena? Google nie podaje szczegółów w ogłoszeniu - musisz sprawdzić w Vertex AI pricing. Typowo embeddingi kosztują ułamek tego, co inference dużych modeli (GPT-5, Claude Opus 4.7), ale jeśli przetwarzasz wideo i audio na dużą skalę - koszty mogą rosnąć szybciej niż przy samym tekście.

Gemini Embedding 2 to narzędzie dla konkretnego przypadku: masz dane w różnych formatach i potrzebujesz je przeszukiwać w jednym systemie. Jeśli to Twój case - warto przetestować. Jeśli pracujesz tylko z tekstem - zostań przy prostszych (i tańszych) modelach.

Nie każdy projekt potrzebuje multimodalności - ale tam, gdzie potrzebuje, różnica między jednym modelem a pięcioma osobnymi pipeline'ami jest konkretna.

Na podstawie: Google Developers Blog