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

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
backend, databases, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia tracciando i punti di ingresso di ingestion e query di PGVector che chiamano embed_query(text) e embed_documents(List[str]), quindi esamina i tipi di input supportati dall’astrazione del modello. Definisci come vengono rappresentati gli input di immagini e gli input misti testo-immagine, i metadati del modello, le dimensioni e le informazioni sulla modalità, preservando gli embedding di testo esistenti. Il lavoro è completato quando i percorsi compatibili di ingestion e retrieval supportano le modalità richieste senza mescolare vettori incompatibili.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Type: Feature Request
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。

Lingua principale
Python
Stelle
22.8k
Fork
3.2k
Merge medio
1h 19m
PR unite (30g)
286

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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