Google에서 새로운 경량 multimodal embedding 모델인 EmbeddingGemma 2를 출시했습니다! 이 모델은 Gemma 4 architecture를 기반으로 하며, text뿐만 아니라 code, image, video, audio까지 하나의 shared embedding space에서 처리할 수 있는 것이 특징이에요. 740M parameters 규모로 설계되어 on-device inference에 최적화되어 있으며, Matryoshka Representation Learning (MRL) 기술을 통해 storage 효율성도 높였습니다. 개발자들은 이를 활용해 privacy를 보호하면서도 강력한 성능을 가진 on-device RAG pipeline이나 semantic search 도구를 구축할 수 있습니다. Hugging Face나 Kaggle을 통해 모델을 다운로드할 수 있으며, MediaPipe나 LiteRT 같은 다양한 도구와 함께 사용할 수 있습니다.