Google发布最新开放文本嵌入模型：EmbeddingGemma

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在人工智能快速发展的今天，嵌入模型（Embedding Model）是构建高级应用，如语义搜索、推荐系统以及检索增强生成（RAG）等系统的核心基石。一个高质量的嵌入模型能够将复杂的文本信息压缩成精确的、可计算的向量，从而让机器更好地理解和处理语言。从推荐系统到语义搜索，从检索增强生成（RAG）到代码搜索工具，这些应用都依赖于高质量的文本嵌入向量。然而，大多数高性能的嵌入模型都需要在云端运行，这带来了隐私、延迟和成本方面的挑战。

Google最新发布的EmbeddingGemma改变了这一现状。这是一个专门为设备端AI设计的开源嵌入模型，在保持卓越性能的同时，实现了真正的本地化部署。本文将深入解析EmbeddingGemma的技术特性、应用场景以及具体的使用方法。

EmbeddingGemma核心特性

EmbeddingGemma拥有3.08亿参数，体积小巧但性能强劲。更令人印象深刻的是，通过量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），模型的RAM使用量被压缩到200MB以下，使其能够在移动设备、笔记本电脑甚至桌面设备上流畅运行。

关键性能指标：

• • 参数规模：308M参数
• • 内存占用：量化后<200MB RAM
• • 推理速度：EdgeTPU上256个token的嵌入推理时间<15ms
• • 上下文窗口：2K token
• 
  

多语言支持与基准测试表现

EmbeddingGemma支持100多种语言，在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中取得了5亿参数以下模型的最高排名。其性能可以与参数规模接近两倍的流行模型相匹敌，特别是在跨语言检索和语义搜索任务中表现突出。

Matryoshka表征学习（MRL）

EmbeddingGemma采用了Matryoshka表征学习技术，这是一个创新的设计特性。开发者可以使用完整的768维向量获得最高质量的嵌入，也可以将其截断为更小的维度（128、256或512维）以提高速度并降低存储成本，而质量损失微乎其微。

# 示例：不同维度的嵌入使用
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("google/embeddinggemma-300m")

# 生成完整768维嵌入
full_embedding = model.encode(["示例文本"], output_dimensions=768)

# 截断为256维嵌入，适合快速检索
compact_embedding = model.encode(["示例文本"], output_dimensions=256)

技术架构深度解析

EmbeddingGemma构建在Gemma 3架构基础上，采用标准的Transformer编码器堆栈，具有全序列自注意力机制。这种设计非常适合文本嵌入模型的需求，不同于Gemma 3中用于图像输入的多模态双向注意力层。

• • 标准Transformer编码器
• • 均值池化（Mean Pooling）生成固定长度向量
• • 768维输出嵌入
• • 支持最多2048个token的序列

量化感知训练（QAT）

通过QAT技术，EmbeddingGemma在保持模型质量的同时显著减少了内存使用。具体的量化策略包括：

• • 嵌入层、前馈网络、投影层使用int4量化
• • 注意力层使用int8量化
• • 混合精度策略优化性能和效率平衡

实际应用场景

1. 本地RAG系统

EmbeddingGemma的设计初衷就是为了支持完全离线的RAG管道。结合Gemma 3模型，开发者可以构建完全本地化的智能问答系统。

# 本地RAG示例
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载EmbeddingGemma模型
embedding_model = SentenceTransformer("google/embeddinggemma-300m")

# 文档库嵌入
documents = [
    "人工智能是计算机科学的一个分支",
    "机器学习是实现人工智能的重要方法",
    "深度学习是机器学习的一个子集"
]

doc_embeddings = embedding_model.encode(documents)

# 查询处理
query = "什么是AI？"
query_embedding = embedding_model.encode([query])

# 相似度搜索
similarities = cosine_similarity(query_embedding, doc_embeddings)
best_match_idx = np.argmax(similarities)

print(f"最相关文档: {documents[best_match_idx]}")

2. 移动端语义搜索

EmbeddingGemma的轻量化特性使其非常适合移动应用。开发者可以将整个搜索功能集成到移动应用中，无需网络连接即可实现强大的语义搜索。

3. 隐私保护的企业应用

对于处理敏感数据的企业应用，EmbeddingGemma提供了理想的解决方案。所有的嵌入生成都在本地设备上完成，确保敏感数据不会离开企业内部网络。

# 安装必要的依赖
pip install sentence-transformers
pip install transformers
pip install torch

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 1. 加载模型
model = SentenceTransformer("google/embeddinggemma-300m")

# 2. 生成嵌入
texts = [
    "今天天气真好",
    "我喜欢机器学习",
    "Python是一门强大的编程语言"
]

embeddings = model.encode(texts)
print(f"嵌入维度: {embeddings.shape}")

# 3. 计算文本相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)
print("相似度矩阵:")
print(similarity_matrix)

# 查询提示模板
def format_query(query, task="search result"):
    return f"task: {task} | query: {query}"

# 文档提示模板  
def format_document(doc, task="search result"):
    return f"task: {task} | document: {doc}"

# 使用示例
query = format_query("人工智能的发展历史")
document = format_document("人工智能技术在过去几十年中取得了巨大进展")

query_emb = model.encode([query])
doc_emb = model.encode([document])

# 与LangChain集成
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="google/embeddinggemma-300m"
)

# 与LlamaIndex集成
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding

embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="google/embeddinggemma-300m"
)

# 加载模型
import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from datasets import Dataset

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model_id = "google/embeddinggemma-300M"
model = SentenceTransformer(model_id).to(device=device)

print(f"Device: {model.device}")
print(model)
print("Total number of parameters in the model:", sum([p.numel() for _, p in model.named_parameters()]))

# 准备微调数据集
dataset = [
    ["How do I open a NISA account?", "What is the procedure for starting a new tax-free investment account?", "I want to check the balance of my regular savings account."],
    ["Are there fees for making an early repayment on a home loan?", "If I pay back my house loan early, will there be any costs?", "What is the management fee for this investment trust?"],
    ["What is the coverage for medical insurance?", "Tell me about the benefits of the health insurance plan.", "What is the cancellation policy for my life insurance?"],
]

# Convert the list-based dataset into a list of dictionaries.
data_as_dicts = [ {"anchor": row[0], "positive": row[1], "negative": row[2]} for row in dataset ]

# Create a Hugging Face `Dataset` object from the list of dictionaries.
train_dataset = Dataset.from_list(data_as_dicts)
print(train_dataset)

task_name = "STS"

def get_scores(query, documents):
  # Calculate embeddings by calling model.encode()
  query_embeddings = model.encode(query, prompt=task_name)
  doc_embeddings = model.encode(documents, prompt=task_name)

  # Calculate the embedding similarities
  similarities = model.similarity(query_embeddings, doc_embeddings)

  for idx, doc in enumerate(documents):
    print("Document: ", doc, "-> 🤖 Score: ", similarities.numpy()[0][idx])

query = "I want to start a tax-free installment investment, what should I do?"
documents = ["Opening a NISA Account", "Opening a Regular Savings Account", "Home Loan Application Guide"]

get_scores(query, documents)

from sentence_transformers import SentenceTransformerTrainer, SentenceTransformerTrainingArguments
from sentence_transformers.losses import MultipleNegativesRankingLoss
from transformers import TrainerCallback

loss = MultipleNegativesRankingLoss(model)

args = SentenceTransformerTrainingArguments(
    # Required parameter:
    output_dir="my-embedding-gemma",
    # Optional training parameters:
    prompts=model.prompts[task_name],    # use model's prompt to train
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=1,
    learning_rate=2e-5,
    warmup_ratio=0.1,
    # Optional tracking/debugging parameters:
    logging_steps=train_dataset.num_rows,
    report_to="none",
)

class MyCallback(TrainerCallback):
    "A callback that evaluates the model at the end of eopch"
    def __init__(self, evaluate):
        self.evaluate = evaluate # evaluate function

    def on_log(self, args, state, control, **kwargs):
        # Evaluate the model using text generation
        print(f"Step {state.global_step} finished. Running evaluation:")
        self.evaluate()

def evaluate():
  get_scores(query, documents)

trainer = SentenceTransformerTrainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_dataset,
    loss=loss,
    callbacks=[MyCallback(evaluate)]
)
trainer.train()

部署与优化

Docker部署

# CPU部署
docker run -p 8080:80 ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-1.8.1 \
  --model-id google/embeddinggemma-300m --dtype float32

# GPU部署（支持多种GPU架构）
docker run --gpus all --shm-size 1g -p 8080:80 \
  ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cuda-1.8.1 \
  --model-id google/embeddinggemma-300m --dtype float32

ONNX优化部署

# 使用ONNX优化版本
docker run -p 8080:80 ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-1.8.1 \
  --model-id onnx-community/embeddinggemma-300m-ONNX \
  --dtype float32 --pooling mean

性能调优建议

1. 1. 选择合适的嵌入维度：根据应用需求在质量和性能之间找到平衡
2. 2. 批处理优化：对大量文本进行批处理可以显著提高吞吐量
3. 3. 缓存策略：对常用文本的嵌入结果进行缓存
4. 4. 硬件选择：EdgeTPU能够提供最佳的推理性能

微调与定制化

领域特定微调

EmbeddingGemma支持针对特定领域的微调，以获得更好的性能：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备训练数据
train_examples = [
    InputExample(texts=['查询文本', '相关文档'], label=1.0),
    InputExample(texts=['查询文本', '不相关文档'], label=0.0),
]

# 创建数据加载器
train_dataloader = DataLoader(train_examples, shuffle=True, batch_size=16)

# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('google/embeddinggemma-300m')

# 定义损失函数
train_loss = losses.CosineSimilarityLoss(model)

# 微调模型
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=1,
    warmup_steps=100
)

最佳实践与注意事项

性能优化建议

1. 1. 批量处理：尽可能使用批量推理来提高吞吐量
2. 2. 维度选择：根据具体应用场景选择合适的嵌入维度
3. 3. 缓存机制：对重复查询的结果进行缓存
4. 4. 硬件优化：选择合适的硬件平台以获得最佳性能

安全与隐私考虑

1. 1. 本地处理：充分利用模型的本地运行能力保护数据隐私
2. 2. 访问控制：实施适当的访问控制机制
3. 3. 数据脱敏：在必要时对敏感数据进行脱敏处理

模型限制与注意事项

1. 1. 上下文长度：模型最大支持2K token的输入
2. 2. 语言支持：虽然支持100多种语言，但在某些低资源语言上性能可能有限
3. 3. 领域适应：对于特定领域的应用，建议进行微调以获得最佳效果

实际案例分析

案例1：企业文档检索系统

某金融科技公司使用EmbeddingGemma构建了内部文档检索系统，实现了以下效果：

• • 检索准确率提升：F1分数相比之前的模型提升1.9%
• • 响应速度：平均查询延迟降至420ms
• • 隐私保护：所有数据处理都在本地完成

案例2：代码语义搜索

开源AI编程助手Roo Code使用EmbeddingGemma实现代码库索引和语义搜索：

• • 结合Tree-sitter进行逻辑代码分割
• • 显著改善了LLM驱动的代码搜索准确性
• • 支持模糊查询，更贴近开发者工作流程

总结

EmbeddingGemma代表了设备端AI嵌入模型的重大突破。它成功地在模型大小、性能和功能性之间找到了理想的平衡点，为开发者提供了一个强大而灵活的工具来构建隐私保护、低延迟的AI应用。

核心优势总结：

• • 轻量高效：308M参数，<200MB内存占用
• • 性能卓越：5亿参数以下模型MTEB排名第一
• • 隐私友好：完全本地化处理，无需云端依赖
• • 易于集成：支持主流AI开发框架和工具
• • 灵活可扩展：支持多种部署方式和微调选项

References

官方文档：

• • Gemma 3开发者指南：https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma3/
• • Gemini Embedding API官方文档：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-available-gemini-api/

模型下载与平台：

• • Hugging Face模型页面：https://huggingface.co/google/embeddinggemma-300m
• • Kaggle平台下载：https://www.kaggle.com/models/google/embeddinggemma
• • Vertex AI模型部署：https://cloud.google.com/vertex-ai

技术文档与集成指南：

• • Hugging Face技术博客详解：https://huggingface.co/blog/embeddinggemma
• • Dataflow规模化部署指南：https://developers.googleblog.com/en/deploying-embeddinggemma-at-scale-with-dataflow/
• • Gemini Embedding应用案例：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-powering-rag-context-engineering/