谷歌深度学习团队正式推出全新开源文本嵌入模型 EmbeddingGemma，专为移动设备优化，具备高效、轻量、离线运行等特点。该模型参数量仅为30800万，在MTEB大规模文本嵌入基准测试中，成为5亿参数以下最佳多语言嵌入模型，性能可媲美两倍大小的主流模型。 EmbeddingGemma 支持768至128的可调节输出维度，上下文窗口达2000个令牌，能在手机、笔记本电脑和桌面设备上流畅运行，适用于检索增强生成（RAG）和语义搜索等核心场景。其嵌入推理时间低于15毫秒，实现接近实时的响应速度，显著提升交互体验。 模型最大的优势在于离线运行能力，无需依赖网络连接，有效保障用户数据隐私，特别适合对安全性和响应速度要求高的移动端应用开发。开发者可将其用于构建个性化聊天机器人、文档搜索工具，或针对特定领域快速微调。 此外，EmbeddingGemma 兼容主流AI工具生态，支持与 sentence-transformers、MLX、Ollama 等框架无缝集成，极大降低开发门槛，提升部署灵活性。在RAG流程中，它能高效将文本转化为高维语义向量，精准匹配用户查询与文档内容，确保生成回答的准确性与上下文相关性。 作为一款兼顾性能与效率的轻量级模型，EmbeddingGemma 为移动AI应用提供了强大支持，无论是边缘计算场景还是资源受限环境，都展现出卓越的适应能力。开发者可前往谷歌官方博客获取更多信息。