Weaviate • vector database(@weaviate_io)· Weaviate AI Database (@weaviate_io)·· 2026-08-25AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Weaviate 与 Gemini Embedding 2 实现原生多模态 RAG，文本图像音频视频共享向量空间
RAG has a text-shaped bottleneck. Transcripts lose tone. OCR mangles layouts. Captions miss what ha...
AI 导读
Weaviate 联合 Google DeepMind 的 Gemini Embedding 2 推出原生多模态 RAG，文本、图像、音频、视频可嵌入同一共享向量空间，一次查询即可检索 PDF 页面、音频片段或视频中的对应片段，跳过了转录、OCR、字幕等文本转换步骤。
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