@googledevs：构建能够仅凭描述内容就搜索照片、视频和音频的应用。以下是普通开发者…

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摘要

Google 介绍了开发者如何结合 EmbeddingGemma 2 与 Google AI Edge，构建完全在设备端运行的应用，让用户通过自然语言描述来搜索照片、视频和音频。

构建能够仅凭描述内容就搜索照片、视频和音频的应用。 以下是普通开发者如何将 @googlegemma 的 EmbeddingGemma 2 与 Google AI Edge 结合起来实现这一目标，且完全在设备端运行 🧵👇
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缓存时间: 2026/10/12 23:32

构建能够通过描述内容来搜索照片、视频和音频的应用。

来看看开发者们如何将 EmbeddingGemma 2 与 @googlegemma 的 Google AI Edge 结合，完全在设备端实现这一功能🧵👇

跳过繁琐的 ML 管道。EmbeddingGemma 2 无需将视觉、音频和文本模型逐一串联，而是原生地将多种模态映射到同一向量空间。配合 Google AI Edge 部署，你可以在手机本地运行服务器级 AI，模型体积小于 600MB。

在 Google AI Edge 中使用 EmbeddingGemma 2 构建应用，复杂的数据匹配无需编写任何自定义代码。MediaPipe Tasks（AI Edge 套件的一部分）负责处理图像缩放、分词和搜索排序，让你可以在毫秒级内检索到精确的视频时间戳。

MediaPipe Decision Task 利用 EmbeddingGemma 2 对多模态输入进行分类，实现零微调的路由或动作预测，延迟低于 100 毫秒。

了解更多并开始实验 https://goo.gle/3WfzZCw

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Google DeepMind 发布了 EmbeddingGemma 2，这是一款开放的多模态嵌入模型（7.4 亿参数），可将文本、图像、视频和音频映射到统一的 768 维向量空间，专为端侧搜索、RAG 和分类任务设计，并支持 Matryoshka 截断以降低存储成本。