# Building with Gemini Embedding 2: Agentic multimodal RAG and beyond

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/da4cef2b-e6fe-4dc0-be19-e76693c96081
Original source: https://developers.googleblog.com/building-with-gemini-embedding-2/
Source name: Google Developers Blog
Content type: article
Language: 中文
Score: 8.5
Reading time: 5 分钟
Published: 2026-05-01T04:02:26.241478+00:00
Tags: Google, Gemini Embedding 2, 多模态搜索, RAG, AI

## Summary

Google宣布Gemini Embedding 2正式可用，该模型支持文本、图像、视频、音频和文档的统一嵌入，实现100多种语言的跨模态搜索与应用，如增强型多模态RAG、视觉搜索等。

## Key Takeaways

- Gemini Embedding 2是首个通过单一接口处理多样输入并映射至同一语义空间的模型，支持多模态数据理解。
- 模型允许交错输入，如同时处理文本和图像，提升对复杂现实数据的理解精度。
- 实际应用案例显示，Gemini Embedding 2显著提高了Harvey的法律检索精度及Supermemory的概念搜索性能。

## Outline

- 引言 — 介绍Gemini Embedding 2的GA发布及其在Gemini API和Enterprise Agent Platform的应用。
  - 关于Gemini Embedding 2 — 概述模型处理多元输入的能力，包括不同模态数据的统一嵌入。
  - Agentic多模态RAG — 展示如何利用Gemini Embedding 2进行多步骤推理任务，优化检索准确性。
  - 多模态搜索 — 举例Nuuly如何使用模型提升仓库中未标记衣物的识别率。
  - 搜索重排序 — 提及模型在检索管道中的其他应用潜力，如搜索结果排序。

## Highlights

- > Gemini Embedding 2是首个将文本、图像、视频、音频和文档映射到单一嵌入空间的模型，支持超100种语言。 — 正文开头
- > 模型支持交错输入，如同时处理文本描述和图像，实现更准确全面的数据理解。 — 关于Gemini Embedding 2部分
- > Harvey平台采用Gemini Embedding 2后，法律检索精度提升了3%，为企业提供更精准的引用和答案。 — Agentic多模态RAG部分

## Citation Guidance

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