Az anyag kitér arra, hogy miként lehet a Google EmbeddingGemma nevű, 300 millió paraméteres, többnyelvű beágyazásmodellt helyben, számítógépen vagy akár mobil eszközökön futtatni. Több mint száz nyelvet támogat, és kisméretű, kompakt architektúrájának köszönhetően széles körű használatra tervezték.
A bemutató során egy valódi vektortárral demonstrálják, hogyan képes különböző nyelveken futó lekérdezésekre releváns, szemantikailag közeli válaszokat adni. Felmerül az a kérdés is, hogy vajon a modell képes-e egységes jelentésteret kialakítani még ritkábban használt vagy komplex nyelvtani szerkezetű nyelvek esetén is.
A videóban látható a szükséges könyvtárak és futtatási környezet telepítése, majd konkrét példán keresztül vizsgálják, hogyan kezeli a többnyelvű kereséseket és hogyan teljesít eltérő erőforrások, például CPU vagy GPU mellett.
Érdekes kérdéseket vetnek fel azzal kapcsolatban is, hogy mennyire robusztus a keresés különböző nyelveken, továbbá előfordulnak-e különbségek a szemantikus leképezésben néhány ritkább vagy morfológiailag összetettebb nyelv esetében.
