[Feature] 支持 qwen3-vl-embedding 等多模态向量模型的图文检索

MaxKB Version

2.10.5

Please describe your needs or suggestions for improvements

当前 MaxKB 的知识库向量化和检索流程只支持纯文本 Embedding，无法使用 qwen3-vl-embedding 等多模态向量模型进行图片向量化和图文跨模态检索。

在配置多模态向量模型后，图片内容仍只能先经过 OCR 或视觉模型转换为文本，再生成文本向量，无法直接生成图片向量。因此无法实现“文字检索图片”“图片检索文字”以及图文统一向量空间检索。

Please describe the solution you suggest

建议增加多模态向量模型能力：

• 在模型配置中标识文本、图片或图文多模态输入能力；
• 向量化任务支持将图片文件传递给 Embedding 模型，而不仅是 List[str]；
• 查询侧支持文本、图片和图文混合输入；
• 向量存储和索引记录模型、维度及模态信息，避免与现有文本向量混用；
• 保持现有纯文本 Embedding 和已有知识库的兼容性。

Additional Information

MaxKB v2.10.5-lts 的 PGVector 入库和查询均调用 embed_query(text) / embed_documents(List[str])，当前模型抽象没有图片输入通道。

Start by tracing the PGVector ingestion and query entry points that call embed_query(text) and embed_documents(List[str]), then inspect the model abstraction's supported input types. Define how image and mixed text-image inputs, model metadata, dimensions, and modality information are represented while preserving existing text embeddings. Done means compatible ingestion and retrieval paths support the requested modalities without mixing incompatible vectors.