别再卷文本RAG了,Qwen3-VL 正在把你的数据库变成“千里眼”
【导读】 当所有人都在为 LLM 的上下文窗口欢呼时,检索(Retrieval)正在悄悄发生一场质变。Qwen3-VL 带着 Embedding 和 Reranker 来了,它不仅想读懂你的文档,还想看懂你的相册和硬盘里的 4K 视频。在这个数据爆炸的年代,它可能是把“非结构化数据”真正变成“资产”的那把钥匙。 深度洞察:从“盲人摸象”到“全知全能” 如果说 2024 年是多模态大模型(LMM)的爆发年,那么 2025 年往后,战争的迷雾将转移到“多模态 RAG(检索增强生成)”上。 很长一段时间里,我们在做图片或视频搜索时,其实是在“作弊”。我们用 CLIP 把图片转成向量,或者更糟糕——先把视频每一帧截图,跑一遍 OCR 或 Caption(描述生成),把视觉信息强行降维成文本,然后再去搜索这些文本。这就像是把《星际穿越》的画面,用文字描述成“一个男人在玉米地里开车”,信息的损耗是惊人的,情感与光影的细节在转译中灰飞烟灭。 Qwen3-VL-Embedding 的出现,本质上是试图终结这种“盲人摸象”的时代。 它做了一件极客且浪漫的事:统一表征空间。 Qwen3-VL 基于 Qwen2.5-VL(及后续架构)的强大底座,直接将文本、图像、视频扔进同一个高维向量空间。这意味着,你不再需要“中间商赚差价”(转文字),你可以直接用一段文字搜视频的某几秒画面,或者用一张截图去搜相关的技术文档。 …
