Gemini Embedding 2: унифицированные эмбеддинги и кросс‑модальный поиск через Telegram‑бот

#Модель Gemini Embedding 2: возможности и практическое применение

Gemini Embedding 2 представляет собой новую генеративную модель, способную одновременно работать с текстовыми, графическими, видеоматериалами, аудиофайлами и документами различных форматов. Основная идея модели заключается в преобразовании любого входного объекта в вектор фиксированной размерности, независимо от его типа, и размещении этих векторов в едином векторном пространстве. Такое унифицированное представление делает возможным поиск и сопоставление контента по любому из поддерживаемых модальностей: пользователь может задать запрос голосом, загрузить изображение, аудио‑ или видеофайл, а система найдёт наиболее релевантные документы, независимо от того, в каком виде они изначально хранились.

#Универсальное представление мультимедийных данных

Технология векторизации, реализованная в Gemini Embedding 2, основана на преобразовании исходных данных в эмбеддинги, которые отражают семантическую структуру контента. Текстовые фрагменты, изображения, аудиодорожки и видеокадры проходят через один и тот же процесс кодирования, после чего их эмбеддинги находятся в одном пространстве. Это позволяет сравнивать, например, запрос, сформулированный голосом, с изображением, хранящимся в базе, или находить документы, содержащие схожие аудио‑паттерны, используя единую метрику сходства.

#Интеграция с Telegram: построение конвейера обработки

Для практического применения модели в пользовательских сценариях часто используется платформа Telegram. Создаётся специальный Telegram‑бот, в котором реализуется цепочка узлов (ноды). Первый узел отвечает за приём входящего сообщения и определение типа контента. Специальный переключатель (switcher) анализирует, является ли полученный файл текстовым документом, изображением, аудио‑ или видеофайлом, и направляет его в соответствующую ветвь обработки. Далее в цепочке размещается HTTP‑узел, который формирует запрос к Google API, использующему возможности Gemini Embedding 2. В запросе указывается API‑ключ в заголовке X, а также тело запроса, содержащее данные, подготовленные на предыдущих шагах. После отправки запроса сервис возвращает векторное представление загруженного контента.

#Пошаговый процесс векторизации файлов

Векторизация начинается с загрузки файла в чат Telegram. После получения сообщения бот использует узел «get file», который скачивает файл в виде бинарных данных. Затем применяется узел «extract from file», извлекающий содержимое (текст, пиксели, аудиосигнал) из полученного бинарного потока. Для передачи данных в Google API файл преобразуется в строку формата base64 с помощью узла «move file to base64 string». Полученная строка включается в тело HTTP‑запроса к API, где происходит генерация эмбеддинга. Ответ API содержит вектор, который далее может быть сохранён в базе данных или использован непосредственно для сравнения с другими векторами.

#Хранение векторов и поиск в Supabase

Для долговременного хранения эмбеддингов создаётся таблица в Supabase, где каждый записывается вместе с метаданными исходного файла (идентификатор, тип, путь к оригиналу). При необходимости выполнить поиск система использует чат‑триггер, который принимает запрос пользователя, преобразует его в вектор через тот же Google API и сравнивает полученный вектор с векторами, находящимися в базе. Сравнение происходит по косинусному сходству или иной метрике, после чего возвращаются документы, наиболее близкие к запросу. Такой подход обеспечивает быстрый и точный поиск по любой мультимедийной информации, хранящейся в системе.

#Расширение на изображения и аудио

Описанный выше конвейер одинаково применим к изображениям и аудиофайлам. После скачивания и извлечения содержимого файл также преобразуется в строку base64, после чего отправляется в Google API для получения эмбеддинга. Полученные векторы сохраняются в той же таблице Supabase, что позволяет выполнять кросс‑модальный поиск: запрос, сформулированный в виде текста, может находить похожие изображения, а голосовой запрос — соответствующие аудиофайлы.

#Голосовой поиск и мультимедийные запросы

Одним из ключевых преимуществ Gemini Embedding 2 является возможность использовать голосовые запросы для поиска. Пользователь может произнести вопрос, который Telegram‑бот преобразует в аудиофайл, а затем в векторное представление через тот же API. Сравнение этого вектора с векторами документов, изображений, видео и аудио позволяет находить релевантный контент независимо от исходного формата. Таким образом, система поддерживает естественное взаимодействие, где пользователь может искать информацию, просто описывая её устно или предоставляя любой тип медиа‑файла.

#Вывод

Gemini Embedding 2 объединяет в едином векторном пространстве текст, изображения, аудио и видео, что открывает широкие возможности для кросс‑модального поиска. Интеграция модели через Telegram‑бот, построение конвейера из узлов для скачивания, извлечения и преобразования файлов, а также использование Google API для генерации эмбеддингов позволяют быстро векторизовать любые данные. Хранение полученных векторов в Supabase и их последующее сравнение с запросами, сформированными в любой из поддерживаемых модальностей, обеспечивает эффективный поиск и взаимодействие с пользователем, включая голосовые запросы. Такой подход делает возможным построение гибких и масштабируемых систем поиска, способных работать с разнообразным мультимедийным контентом.