Guide technique
Le texte et les images peuvent participer à une recherche vectorielle lorsque leurs encodeurs sont conçus ou alignés conjointement et que l'application suit le contrat d'entrée et de sortie d'une version de modèle. La troncature de deux vecteurs non liés à la même longueur correspond à une forme de stockage ; il n'établit pas de comparabilité sémantique.
Ce que la documentation actuelle du modèle établit
Google a présenté le EmbeddingGemma 2 le 6 octobre 2026. Sa carte de modèle officielle répertorie les entrées texte, image, audio et vidéo. Ce guide explique les conditions d'intégration pour la récupération de texte et d'images et ne rapporte aucun résultat de déploiement local. Le modèle a été répertorié dans la liste Hugging Face Trending le 18 octobre 2026. Il s'agit d'un signal d'attention de la plate-forme, et non d'un volume de recherche ou d'une adoption par l'entreprise.
carte modèle officielle · Liste Hugging Face Trending
Champs pour un contrat d'entrée de récupération
Faites glisser le tableau horizontalement pour afficher toutes les colonnes.
| Article du contrat | Ce que le traitement du texte et de l'image doit établir | Gérer une inadéquation |
|---|---|---|
| Modèle et processeur | Identifiant du modèle, révision, versions des encodeurs et du processeur | Utilisez des index séparés ou réencodez ; ne pas mélanger les sorties directement |
| Règles de saisie | Longueur et fractionnement du texte ; décodage, orientation, redimensionnement et recadrage d'images | Conserver la source d'origine et l'enregistrement de transformation réel |
| Mode tâche | Invites spécifiques à la requête et au document ou paramètres API | Suivez la carte modèle plutôt que de traiter chaque entrée comme la même tâche |
| Sortie vectorielle | Dimensions, normalisation, type numérique et calcul de similarité | Vérifier un petit échantillon de cohérence avant l'indexation |
| Source et accès | Identifiant du document ou de l'image, page, version, propriétaire et visibilité | Appliquer l'autorisation dans la récupération API et fournir la navigation dans les sources |
Ce tableau définit une interface ; ce n'est pas un modèle de référence. La similarité vectorielle exprime la similarité selon le modèle configuré. La pertinence commerciale nécessite toujours des questions représentatives et des réponses vérifiables de manière indépendante.
Une petite vérification du pipeline d'entrée
Préparez une description et une image claire du même objet, une image sans rapport et du matériel restreint. Enregistrez leurs relations attendues. Vérifiez séparément les sorties de l'encodeur, l'ordre de récupération, la navigation dans les sources et les demandes non autorisées. Réutilisez les mêmes entrées après les modifications du modèle, du fractionnement du texte ou du recadrage de l'image afin que les problèmes de maintenance de l'index se distinguent des changements de comportement du modèle.
Une base de connaissances existante peut-elle passer directement à la récupération multimodale ?
Le rapport du projet de base de connaissances en langue chinoise documente le traitement des matériaux, le OCR local, la récupération des sources et les autorisations des membres. Le dossier publié ne montre pas que le projet utilise EmbeddingGemma 2. La récupération d'images nécessite un traitement d'image supplémentaire, une configuration d'encodage partagé et des scénarios d'autorisation. Fournissez des exemples de matériel, des questions, des groupes d'accès et des conditions de déploiement via le service de développement de la base de connaissances en langue chinoise pour définir un premier module de travail de récupération vérifiable.
Rapport du projet de base de connaissances en langue chinoise · Service de développement de bases de connaissances en langue chinoise
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