Google выпустила лёгкую открытую модель EmbeddingGemma 2

Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 — второе поколение открытой лёгкой модели эмбеддингов, которая теперь стала мультимодальной и умеет работать не только с текстом. Открытый формат оставляет компаниям больше свободы в том, где и как запускать такую модель.

Эмбеддинг превращает материал в набор чисел так, что близкие по смыслу тексты оказываются рядом, — на этом строится поиск по смыслу: прежде чем ответить, агент находит в архиве нужные фрагменты, а не додумывает. Лёгкость важна, потому что модель работает на каждый запрос, а мультимодальность распространяет такой поиск за пределы набранного текста. Для компаний, где половина знаний лежит в сканах и фото, это принципиально.

Проверьте, в каком виде у вас хранятся знания: сколько лежит в сканах, фото накладных и переписках, а не в аккуратных таблицах. Первичку по фото, банковские выписки и сверку документов в 1Cifer берёт на себя агент, так что накладную из мессенджера не нужно перепечатывать. Начните с одного потока документов и прикиньте, сколько часов в неделю уходит на ручной поиск.