谷歌发布开源多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2，参数7.4亿，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到同一768维向量空间，无需预生成字幕或转录。模型基于Gemma 4，采用Apache 2.0许可，支持端侧部署，上下文窗口8192 token。借助Matryoshka技术，向量可截断至256或128维，节省存储的同时多模态检索质量仍保持约95%。

谷歌发布了Gemini Embedding 2，这是首个原生多模态嵌入模型，能够将文本、图像、视频和音频映射到3072维向量空间。音频嵌入以固定长度的向量表示，捕捉声音的语义内容，实现跨模态检索。研究显示，模块组合方法在小模型中表现优异，音频嵌入在智能系统、实时监控和多模态工作流中有广泛应用。

Vision RAG是一种新型的信息检索和生成技术，能够高效处理复杂文档中的文本和图像。它通过多模态嵌入模型直接索引整个文档，避免了传统OCR的低效和高成本，提升了企业数据的搜索和分析能力，并能从图表和图像中提取关键信息。

本方案利用Amazon的Nova多模态模型，实现视频高光识别与剪辑。通过视觉-语言模型（VLM）理解视频，输出高光片段时间点，并结合多模态嵌入模型（MME）进行语义匹配，以提高识别准确性，适用于多种视频场景。

jina-embeddings-v4推出了先进的多模态嵌入，支持文本、图像和复杂文档的向量搜索。通过修改llama.cpp，实现了多模态嵌入的生成，解决了图像处理和注意力机制的问题。调试后，llama.cpp模型的嵌入结果与参考模型相近，未来可优化视觉编码器和支持多向量嵌入。

本文讨论了在Databricks上实现多模态嵌入模型的过程，重点在于如何处理医疗领域的结构化和非结构化数据。通过生成嵌入和创建向量搜索索引，用户能够高效检索和分析不同类型的数据。文章还介绍了使用开源模型和DSPy框架来简化数据处理和查询的步骤。

本文介绍了如何构建一个实时图像搜索系统，用户可以通过自然语言查询图像。该系统使用多模态嵌入模型和CocoIndex框架处理图像并建立向量索引，利用CLIP模型生成图像嵌入，Qdrant数据库存储嵌入，FastAPI构建API接口，实现语义搜索功能。

本文介绍了如何利用Amazon Bedrock和AWS服务，将视频和音频内容转化为可搜索的向量表示。通过提取视频帧、生成多模态嵌入和语音转文本等步骤，构建了一个支持自然语言查询的应用，实现高效检索视频中的特定时刻。

本文介绍了如何利用Amazon Bedrock、Transcribe和Aurora PostgreSQL将视频内容转化为可搜索的向量，通过提取视频帧和音频转录生成多模态嵌入，实现自然语言查询，支持图像和文本检索，提升用户体验。

2024年信息检索（IR）将迎来重大变革，深度学习和大型语言模型（LLMs）推动从传统关键词匹配向智能检索的转变。检索增强生成（RAG）技术的成熟使其在企业搜索和知识管理等领域得到广泛应用。未来，RAG、多模态嵌入和AI基础设施将继续推动创新。