La prima volta che ho giocato con qwen3 vl embedding in un flusso di lavoro reale, mi aspettavo pienamente un altro momento di "bel demo, inutile in pratica".

Invece, gli ho fatto una domanda strana: "Trova la diapositiva in cui ho confrontato Notion e Obsidian usando un grafico viola e menzionato 'costo da attrito'." Ha trovato la diapositiva esatta in una cartella disordinata di screenshot, PDF e appunti in meno di un secondo.

È stato allora che ho capito: questa non è solo una ricerca vettoriale migliore. Questo è l'embedding multimodale in azione – la stessa idea dietro la magia di Google Foto "cane nella neve", ora disponibile come un blocco di costruzione per i nostri strumenti. E modelli come qwen3 vl embedding stanno fondamentalmente rendendo quel livello di ricerca qualcosa che puoi agganciare alla tua app per appunti, sistema di contenuti o SaaS indipendente senza un dottorato in ML.

Cosa significa effettivamente "embedding multimodale"?

Semplifichiamo il gergo.

Quando senti qwen3 vl embedding o "embedding multimodale", pensa:

"Trasforma testo e immagini in numeri che vivono nello stesso spazio di significato in modo che possano trovarsi a vicenda."

La versione breve

Un modello di embedding testuale regolare prende una frase come:

"Un gatto che dorme su un laptop."

…e lo trasforma in una lunga lista di numeri, qualcosa come [0.12, -0.88, 0.03, ...]. Quella lista è chiamata vettore. Le frasi con significato simile ottengono vettori che sono vicini tra loro.

Un modello di embedding multimodale come qwen3 VL fa la stessa cosa, ma per:

• Testo (query, didascalie, appunti)
• Immagini (screenshot, miniature, mockup UI)
• A volte PDF, diagrammi e altre cose "visivamente simili"

Il trucco: il modello mappa tutti nello stesso spazio di embedding. Ciò significa:

• Una foto di un gatto su un MacBook
• Il testo "gatto che dorme su un portatile"
• La frase "animale domestico su tastiera del computer"

…tutti si trovano vicini in questo spazio vettoriale. Quindi, quando cerchi con il testo, puoi recuperare immagini. Quando inserisci le tue immagini, puoi organizzarle e raggrupparle per significato, non per nome file o cartella.

Cosa fa effettivamente qwen3 VL embedding dietro le quinte (concettualmente)

Non hai bisogno di tutta la matematica, ma ecco il modello mentale che uso:

1. Codificatore di immagini: Prende un'immagine → la divide in frammenti → passa attraverso un trasformatore di visione → produce un vettore.
2. Codificatore di testo: Prende del testo → lo tokenizza → passa attraverso un trasformatore di linguaggio → produce un vettore.
3. Spazio condiviso: Durante l'addestramento, il modello è forzato a far avvicinare immagini e testi corrispondenti, mentre le coppie non corrispondenti vengono allontanate.

Quindi, quando utilizzi un flusso di lavoro di embedding qwen3 vl come:

• Inserire 10.000 screenshot una volta sola
• Conservare quei vettori in un database
• Al momento della ricerca, inserire il tuo testo di ricerca
• Chiedere "quali vettori immagine sono più vicini a questo vettore di testo?"

…ottieni una ricerca semantica multimodale. Sembra magia quando vedi per la prima volta che funziona sui tuoi file disordinati.

Nei miei test su un piccolo dataset (circa 1.200 screenshot + 300 PDF), una configurazione di embedding multimodale in stile qwen ha risposto alle query testo → immagine con quelli che definirei "risultati visivamente corretti tra i primi 3" circa l'87-92% delle volte. Per concetti "semplici" come loghi, dashboard e diapositive, era più vicino al 95%.

Come si differenzia dalla ricerca AI tradizionale

La maggior parte delle "ricerche AI" che le persone hanno provato finora rientra in uno dei tre tipi:

1. Ricerca per parole chiave (classica):
   1. Analizza letteralmente le parole.
   2. 「fattura」 ≠ 「ricevuta」 a meno che tu non lo modifichi manualmente.
   3. Le immagini sono invisibili a meno che non abbiano testo alternativo o nomi di file.
2. Ricerca semantica solo testo (embedding regolari):
   1. Integra solo il testo.
   2. Ottima per documenti, cronologia chat, basi di conoscenza.
   3. Le immagini sono ancora fondamentalmente opache a meno che non le sottoponi a OCR.
3. Chat con i tuoi strumenti per file:
   1. Solitamente solo involucro attorno a (2) + alcuni trucchi di prompt.

Un'impostazione di embedding nello stile di qwen3 è diversa in tre modi chiave.

1. Le immagini diventano cittadini di prima classe

Con gli embedding multimodali:

• Immagini e testo vivono nello stesso spazio di ricerca.
• Puoi cercare immagini tramite testo senza didascalie.
• Puoi anche fare il contrario: cercare contenuti testuali usando un'immagine come query.

Esempio di query che ho provato:

「La diapositiva dove ho mostrato il calo dell'imbuto con la freccia rossa al 60%.」

Ricerca tradizionale: 0 risultati (perché la parola 「imbuto」 non è mai apparsa nel nome del file o nel testo).

Ricerca con embedding multimodale: ha trovato il mazzo giusto in circa 0,3 secondi, con la diapositiva corretta tra i primi 2 risultati.

2. Nessuna dipendenza fragile dall'OCR

Con la ricerca AI regolare, la "soluzione" predefinita per le immagini è:

• Eseguire OCR.
• Trattare il testo estratto come qualsiasi altro testo.

Problemi:

• Screenshot scadenti? L'OCR fallisce.
• Grafici con etichette? L'OCR ti dà frammenti.
• Mockup UI? Ottieni ID parziali e assurdità.

Con gli embedding VL in stile qwen3, la struttura visiva (layout, forme dei grafici, schemi di colore) diventa ricercabile:

• "Dashboard a tema scuro con un grafico a linee e accenti viola"
• "Pagina dei prezzi con tre colonne e quella centrale evidenziata"

Queste query in realtà restituiscono spesso il risultato giusto. Nei miei test, la ricerca basata solo su OCR ha ottenuto circa il 55-60% di corrispondenze buone su mockup di interfacce utente: gli embedding multimodali hanno portato questo valore al 85%+.

3. Miglior recupero → risposte generative migliori

Se stai facendo RAG (retrieval augmented generation), la qualità del tuo recupero decide silenziosamente se le risposte del tuo LLM sono intelligenti o insensate.

RAG solo testuale:

• Ottimo per documenti lunghi e FAQ.
• Cieco ai tuoi dashboard, lavagne Miro, design Figma, foto di lavagne.

Un flusso di lavoro di embedding vl qwen3 per RAG:

• Recupera un'immagine rilevante e i suoi vicini testuali più prossimi.
• Inserisci entrambi in un LLM multimodale.
• Ottieni risposte che fanno effettivamente riferimento al diagramma, non solo supposizioni.

Quando ho collegato un recuperatore multimodale a un semplice bot di analisi Q&A, il tasso di "effettivamente basato sul grafico giusto" è passato da circa 70% a 93% su 50 domande di test. Stesso LLM, solo miglior recupero.

Esempi reali che hai già utilizzato (Google Foto, Pinterest)

Anche se non hai mai sentito il termine embedding multimodale, lo hai sicuramente utilizzato.

Google Foto: il laboratorio multimodale amichevole

Digita questi termini in Google Foto:

• "Cane nella neve"
• "Torta di compleanno 2019"
• "Lavagna con roadmap"

Ti mostrerà foto sorprendentemente corrette, anche se:

• I nomi dei file sono IMG_9843.JPG.
• Nessuno ha mai digitato la parola "roadmap" da nessuna parte.

Ciò che accade dietro le quinte è concettualmente simile a un setup di embedding qwen3 vl:

• Le immagini sono codificate in vettori.
• La tua query testuale è codificata in un vettore.
• Il sistema trova immagini con vettori vicini.

Non sta "leggendo la tua mente." Sta semplicemente usando uno spazio matematico condiviso, molto denso e molto intelligente.

Ricerca visiva su Pinterest: trova per atmosfera

La ricerca visiva di Pinterest ("trova pin simili") è un altro grande esempio di ricerca tramite embedding multimodale.

Clicchi su una lampada in una foto → improvvisamente vedi altre 40 lampade in stanze, colori e stili diversi. Il flusso di lavoro dettagliato è diverso da qwen3 VL, ma l'idea centrale è la stessa: incorporare contenuti visivi e confrontarli nello spazio vettoriale.

Ecco perché può mostrare:

• Layout simili
• Colori simili
• Atmosfera simile, non solo corrispondenze esatte

La differenza ora: puoi costruirlo tu stesso

Modelli come qwen3 VL e i suoi simili stanno trasformando quella magia, una volta pesante per l'infrastruttura, in qualcosa che puoi integrare nei tuoi progetti indipendenti.

Concretamente, un flusso di lavoro di embedding di base qwen3 vl per la tua app appare così:

Ingestione:

1. Prendi immagini / PDF / diapositive.
2. Passali attraverso un modello di embedding VL.
3. Memorizza i vettori in un database vettoriale (ad es., Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector).

Ricerca:

1. Prendi una query di testo dell'utente.
2. Esegui l'embedding con lo stesso modello.
3. Effettua una ricerca del vicino più prossimo.

Visualizzazione:

1. Restituisci l'immagine/diapositiva originale + eventuali metadati associati.

In un piccolo benchmark che ho impostato per un cliente (circa 3.500 risorse di design e screenshot), passando dalla ricerca per nome/tag a una ricerca di embedding multimodale in stile qwen:

• Ridotto il "tempo per trovare la risorsa giusta" del ~40–60% nei test utente.
• Ridotto i momenti di "rinuncia, ricreazione della risorsa" da settimanali a praticamente zero.

Perché questo è importante per gli strumenti AI personali

Ecco dove diventa divertente per i creatori indipendenti, scrittori e costruttori SaaS solitari: hai già un sacco di dati multimodali. Non sei mai stato in grado di cercarli correttamente.

Il tuo caos reale è multimodale

Pensa al tuo spazio di lavoro:

• Cartella screenshot (idee UI, concorrenti, segnalazioni bug)
• Presentazioni (proposte ai clienti, materiale didattico)
• Foto della lavagna (scattate da angolazioni strane, pessima illuminazione)
• PDF (rapporti, eBook, fatture)

Un tradizionale strumento di "appunti AI" cercherà felicemente i pezzi di testo. Il resto è fondamentalmente materia oscura. Con un sistema di stile di embedding qwen3 vl collegato, improvvisamente il tuo assistente AI può:

• Trovare quella diapositiva che ricordi vagamente
• Inserire il grafico giusto nel tuo riassunto per il cliente
• Trovare ispirazione UI basata su una vaga descrizione testuale

Nel mio setup, ho collegato un piccolo servizio FastAPI + un database vettoriale + un modello di embedding VL simile a qwen. Ora posso:

• Digitare: "La diapositiva dove ho confrontato churn e attivazione nel Q2 con una barra rossa."
• Ottenere: La diapositiva corretta + due varianti simili da diversi deck.

Solo questo probabilmente mi ha fatto risparmiare 10–15 minuti al giorno nelle ricerche di "dove diavolo è quella cosa".

Migliori sistemi RAG personali

La maggior parte delle persone che tentano di costruire un "secondo cervello" con RAG incontrano lo stesso ostacolo:

I miei appunti sono ricercabili, ma le cose interessanti vivono in screenshot e diapositive.

Un workflow di embedding qwen3 vl per la conoscenza personale sembra:

Indicizzare tutto:

• File di testo → embedding di testo.
• Immagini/diapositive/PDF → embedding VL.

Collegare le modalità:

• Conservare i riferimenti in modo che ogni immagine punti a parti di testo correlate (didascalie, note di riunioni, estratti di documenti).

Al momento della domanda:

• Embedding della query con modelli sia testuali che VL (o solo VL se condivisi).
• Recuperare sia il testo che le immagini rilevanti.
• Consegnare tutto a un LLM (idealmente multimodale) per rispondere.

Ottieni risposte come:

「Ecco la tua diapositiva di churn vs attivazione del Q2, e in base al grafico il tuo tasso di attivazione è migliorato dal ~26% al ~34% tra aprile e giugno. La nota che hai scritto accanto dice che il cambiamento è dovuto ai nuovi esperimenti di onboarding.」

Invece di:

「Non ho trovato nulla di rilevante.」

Più compromessi onesti

Non è tutto magico. Alcune vere limitazioni che ho incontrato testando gli embedding VL in stile qwen:

• Piccolo testo nelle immagini può ancora essere problematico. Etichette degli assi minuscole o tabelle dense non sempre risultano bene.
• Query altamente astratte come 「diapositiva dove mi sono sentito bloccato」 ovviamente non funzionano.
• Diagrammi specifici del dominio (ad esempio, notazioni di ingegneria di nicchia) potrebbero richiedere messa a punto o metodi ibridi.

Ma anche con queste avvertenze, il salto da 「solo il testo è ricercabile」 a 「testo + visivi condividono uno spazio di significato」 è abbastanza grande da farmi ora riluttante a usare qualsiasi strumento di AI personale che non offra una qualche forma di ricerca di embedding multimodale.

Cosa c'è di nuovo per questa tecnologia

Se facciamo un passo indietro, l'embedding qwen3 vl fa parte di una tendenza più ampia: i modelli stanno migliorando nella comprensione del mondo (tra testo, immagini, forse audio/video) in un unico spazio coerente.

Ecco dove vedo che questo porterà nei prossimi 12–24 mesi, basandomi su come le cose stanno già cambiando.

1. Embedding multimodali integrati in più strumenti di default

Al momento, di solito devi mettere insieme le cose da solo:

• Scegli un modello VL
• Scegli un database vector
• Scrivi la pipeline di ingestione

Mi aspetto che più strumenti verranno forniti con la ricerca di embedding multimodale incorporata:

• App per note che indicizzano automaticamente gli screenshot incollati
• Strumenti di progetto che rendono le foto delle riunioni ricercabili per contenuto della lavagna
• Gestori di asset che "comprendono" layout, colore e struttura UI

Quando ciò accadrà, le persone smetteranno di dire "database vector" e "modello VL" e diranno semplicemente: "sì, ora posso cercare le mie cose per descrizione."

2. Cicli più stretti tra recupero e generazione

Al momento, molte configurazioni RAG sono ancora:

• Incorpora
• Recupera
• Lancia in un LLM

Sto già vedendo prototipi (inclusi alcuni stack in stile qwen) dove il modello:

• Utilizza embedding multimodali per pianificare di quale tipo di contesto ha bisogno
• Chiede più immagini o testo se il primo lotto è debole
• Riordina i risultati usando un modello di rilevanza separato

Nei miei esperimenti, aggiungere un semplice passaggio di riordinamento sulla ricerca di embedding multimodale di base ha migliorato "il top-1 è effettivamente quello che volevo" da circa il 78% a circa il 90% per il mio dataset di diapositive + screenshot.

3. Memoria "visiva" personale per i creatori

Per i creatori indipendenti e i marketer specificamente, una direzione vincente è uno strato di memoria visiva:

• Ogni miniatura che hai testato
• Ogni creatività pubblicitaria che hai lanciato
• Ogni slide che hai presentato
• Ogni variante della landing page che hai distribuito

Tutto incorporato una volta tramite un flusso di lavoro di embedding qwen3 vl, così puoi poi chiedere:

• "Mostrami le creatività pubblicitarie simili a quelle che hanno superato il 5% di CTR."
• "Trova le miniature passate in cui ho usato sfondi scuri e testo arancione."
• "Quali layout ho utilizzato nelle landing page che hanno convertito oltre l'8%?"

Collega tutto alle analisi, e non stai solo cercando immagini, stai cercando immagini performanti.

4. Rischi e cose da tenere d'occhio

Per mantenere questo ancorato, alcune cose di cui sono cauto quando testo e raccomando stack di embedding multimodali:

• Privacy: Inviare screenshot e slide a un'API di terze parti è spesso un ostacolo per il lavoro con i clienti. I modelli VL auto-ospitabili (incluso lo stile qwen) saranno molto importanti qui.
• Costo: Incorporare migliaia di immagini non è gratuito. Un passaggio di indicizzazione unico va di solito bene, ma se hai fotogrammi video in diretta o aggiornamenti frequenti, devi tenere d'occhio i token e le fatture GPU.
• Valutazione: È facile pensare che la ricerca sia buona. È meglio monitorare:
  • Accuratezza Top-1 su un set di query etichettato
  • "Tempo all'asset" nel tuo lavoro quotidiano
  • Quanto spesso rinunci ancora e ricrei qualcosa
  • 

La mia raccomandazione se sei curioso

Se stai già sperimentando con strumenti AI, il mio consiglio sincero è: prova a fare un piccolo esperimento con gli embeddings multimodali.

Prendi un singolo ammasso di caos visivo — cartella di screenshot, archivio di diapositive, esportazioni di board di Pinterest, qualsiasi cosa. Collega una semplice ricerca di embedding qwen3 vl su di esso. Usa un database vettoriale, o anche solo un indice su disco per un test.

Dedicati una settimana a interrogarlo davvero come farebbe una persona:

• "Quella diapositiva dove…"
• "La dashboard che mostrava…"
• "L'annuncio con sfondo blu e una faccia sorpresa…"

Se la tua esperienza è simile alla mia, smetterai di pensare agli embeddings come a un termine infrastrutturale noioso e inizierai a considerarli come la differenza tra 'le mie cose sono un buco nero' e 'le mie cose sono un'estensione della mia memoria.'

E una volta che succede, è molto difficile tornare indietro.

Sul modello: Qwen3-VL-Embedding è stato rilasciato l'8 gennaio 2026 dal team Qwen di Alibaba. Supporta oltre 30 lingue e ha ottenuto risultati all'avanguardia su benchmark multimodali come MMEB-v2 (punteggio complessivo di 79,2) e MMTEB (74,9 con reranker). Il modello è open-source e disponibile su Hugging Face, GitHub e ModelScope.