خلاصه
EmbeddingGemma یک مدل سبک و قدرتمند برای تبدیل متن به بردار است که روی گوشی، رزبری‌پای و هر دستگاه کم‌توان اجرا می‌شود؛ بدون اینترنت، بدون فشار به باتری و با دقت بالا. با ابزارهایی مثل LangChain و Sentence Transformers هم راحت جفت می‌شود.
مقدمه
فرض کنید گوشی شما بدون اتصال اینترنت بتواند جست‌وجوی معنایی انجام دهد یا پاسخ هوشمند بدهد. EmbeddingGemma این رویا را واقعیت کرده؛ مدلی فشرده که روی ساده‌ترین سخت‌افزارها هم کار می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی EmbeddingGemma
- پشتیبانی از متن‌های طولانی تا ۲۰۰۰ توکن
- ابعاد بردار قابل تنظیم از ۱۲۸ تا ۷۶۸ برای مصرف حافظه کمتر یا دقت بیشتر
- کوانتیزه‌شده برای اجرای روان روی CPU و GPU ضعیف
کاربردهای عملی
۱. موتور جست‌وجوی معنایی
معنای سوال کاربر را درک کرده و نتیجه دقیق‌تری نسبت به کلیدواژه برمی‌گرداند.
۲. سیستم میکرو RAG
بدون اینترنت، اسناد محلی را می‌خواند و پاسخ‌‌های بافهم تولید می‌کند.
۳. دستیار هوشمند در لب‌تاپ سبک یا رزبری‌پای
حتی روی برد ۳۵ دلاری هم می‌توانید چت‌بات شخصی بسازید.
نحوه راه‌اندازی سریع
pip install sentence-transformers
transformer = SentenceTransformer("google/embedding-gemma")کافی‌ست دو خط کد بالا را بزنید تا مدل دانلود و آماده شود.
مقایسه حجم و سرعت
| مدل | حجم | RAM موردنیاز | تست روی رزبری‌پای ۴ |
|---|---|---|---|
| EmbeddingGemma 256 | ۱۰۰ MB | ۲۵۰ MB | ۶۰۰ Query/ثانیه |
| نمونه ۷۶۸ بعدی | ۲۵۰ MB | ۴۰۰ MB | ۳۵۰ Query/ثانیه |
مزیت نهایی
با EmbeddingGemma هزینه سرور صفر می‌شود، حریم خصوصی حفظ می‌شود و حتی در مکان‌های بی‌آنتن هم هوش مصنوعی در جیب شماست.
دیدگاهتان را بنویسید