Weaviate • vector database(@weaviate_io)

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TL;DR · AI 摘要

本文展示如何使用Weaviate和Gemini模型直接处理音频，无需转录文本。通过音频分块、多模态嵌入和向量检索技术，实现音频内容的高效存储与检索。

核心要点

  • 使用Gemini Embedding 2生成音频多模态嵌入向量
  • Weaviate支持通过文本或音频查询检索音频片段
  • Gemini 3 Flash可基于检索结果生成问答

结构提纲

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  1. §引言

    提出无需转录文本直接处理音频的核心思想

  2. ·技术流程

    包含音频分块、嵌入生成、存储检索三个核心步骤

  3. ›Gemini模型应用

    使用Gemini Embedding 2生成多模态嵌入向量

  4. ›Weaviate集成

    演示如何在向量数据库中存储和检索音频数据

  5. ·应用场景

    方法适用于播客、讲座、通话记录等音频集合

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • 音频嵌入与检索
    • 技术流程
      • 音频分块
      • 多模态嵌入生成
      • 向量存储检索
    • 核心工具
      • Gemini Embedding 2
      • Weaviate数据库

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#Weaviate#Gemini#音频处理#向量数据库
打开原文

Weaviate AI 数据库在 X 上的动态： "跳过文字稿，直接嵌入并检索音频本身。这个笔记本演示了如何通过 Weaviate 和 @GoogleDeepMind 的 Gemini 在几个简单步骤中实现： • 将原始音频分割成重叠片段 • 使用 Gemini Embedding 2 创建多模态嵌入 • 在 Weaviate 中存储并搜索音频 • 使用文本或音频查询检索相关片段 • 使用 Gemini 3 Flash 基于检索到的音频生成答案 示例使用了 Robert Frost 的《Birches》录音，但相同方法也可应用于播客、访谈、讲座、通话记录和其他音频集合。探索笔记本：https://t.co/q7WNOnbIHw" / X

Weaviate AI 数据库

@weaviate_io

跳过文字稿，直接嵌入并检索音频本身。这个笔记本演示了如何通过 Weaviate 和

@GoogleDeepMind

的 Gemini 在几个简单步骤中实现： • 将原始音频分割成重叠片段 • 使用 Gemini Embedding 2 创建多模态嵌入 • 在 Weaviate 中存储并搜索音频 • 使用文本或音频查询检索相关片段 • 使用 Gemini 3 Flash 基于检索到的音频生成答案 示例使用了 Robert Frost 的《Birches》录音，但相同方法也可应用于播客、访谈、讲座、通话记录和其他音频集合。探索笔记本：

github.com/weaviate/recip…

3:00 PM · Jul 28, 2026

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