Поиск и RAG
EmbeddingGemma
Маленькая многоязычная модель эмбеддингов на базе Gemma 3, работает даже на телефоне и ноутбуке без интернета.
- Разработчик
- Google, США
- Первый выпуск
- сен 2025
- Последний выпуск
- сен 2025
- Размеры
- 300M
- Лицензия
- Коммерция с условиямиGemma Terms of Use (собственная лицензия Google, коммерция разрешена с правилами использования)
Какие задачи решает
- Поиск по документам на устройстве
- RAG без отправки данных наружу
- Классификация текстов
Где применяется
Мобильные приложенияРабота с чувствительными даннымиМалый бизнес
Требования к железу
НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версийКластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версийВерсии
- EmbeddingGemma 300M
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Похожие модели
ТекстGemmaGoogle · СШАМожно в коммерцию
Компактные модели Google: хорошо работают на одном компьютере, старшие версии понимают картинки.
ПодробнееПоиск и RAGE5 / multilingual-e5Microsoft · СШАМожно в коммерциюПроверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.
ПодробнееПоиск и RAGGranite EmbeddingIBM · СШАМожно в коммерциюЛёгкие эмбеддинги IBM для корпоративного поиска, обученные на данных с понятными правами. R2 2026 года стали многоязычными.
Подробнее