第一次在實際工作流程中使用 qwen3 vl embedding 時，我原本預期會是另一個「很酷的演示，實際上沒用」的時刻。

結果我問了它一個奇怪的問題：「找出那張我用紫色圖表比較 Notion 和 Obsidian，並提到『摩擦成本』的幻燈片。」它在不到一秒鐘的時間內，從一個雜亂的截圖、PDF 和筆記文件夾中找出了確切的幻燈片。

就在那時我明白了：這不僅僅是更好的向量搜尋。這是在真實環境中的多模態嵌入——就像 Google Photos 的「雪中的狗」魔法一樣的概念，現在可以作為我們自己的工具的構建模塊。而像 qwen3 vl embedding 這樣的模型基本上讓這種級別的搜尋成為你可以在筆記應用、內容系統或獨立 SaaS 上輕鬆添加的功能，無需擁有機器學習的博士學位。

「多模態嵌入」究竟意味著什麼？

讓我們來簡化這些術語。

當你聽到 qwen3 vl embedding 或「多模態嵌入」時，想想：

「將文本和圖像轉換成在同一意義空間中的數字，讓它們能夠互相找到。」

簡短版本

一個常規的文本嵌入模型會將句子轉換為：

「一隻貓睡在筆記本電腦上。」

……並將其轉換為一長串數字，類似於 [0.12, -0.88, 0.03, ...]。這個列表稱為向量。具有相似意義的句子會得到彼此相近的向量。

像 qwen3 VL 這樣的多模態嵌入模型也做同樣的事情，但適用於：

• 文字（查詢、標題、筆記）
• 圖像（截圖、縮略圖、UI 模型）
• 有時是 PDF、圖表和其他「視覺化」的東西

技巧是：模型將所有這些映射到同一個嵌入空間。這意味著：

• 一隻貓在 MacBook 上的圖片
• 文本「貓睡在筆記本電腦上」
• 短語「寵物在電腦鍵盤上」

……都會在這個向量空間中彼此靠近。因此，當你用文字搜索時，可以檢索圖像。當你嵌入圖像時，可以根據意義而非文件名或文件夾來組織和聚類它們。

qwen3 VL 嵌入實際上在背後做了什麼（概念上）

你不需要完整的數學知識，但這是我使用的心理模型：

1. 圖像編碼器：接收一張圖像→將其分割成小塊→通過視覺變壓器處理→輸出一個向量。
2. 文本編碼器：接收文本→進行分詞→通過語言變壓器處理→輸出一個向量。
3. 共享空間：在訓練過程中，模型被迫讓匹配的圖像和文本靠得很近，而不匹配的對則相距較遠。

因此，當你使用像 qwen3 vl 嵌入工作流程時：

• 嵌入 10,000 個截圖一次
• 將這些向量存儲在資料庫中
• 在搜索時嵌入你的文本查詢
• 問「哪些圖像向量最接近這個文本向量？」

……你就能獲得語義多模態搜索。當你第一次看到它在你自己的混亂文件中工作時，感覺就像魔法一樣。

在我對小型數據集（大約 1,200 張截圖 + 300 份 PDF）的測試中，基本的 qwen 風格多模態嵌入設置在文本→圖像查詢中給出了我所稱的「視覺上正確的前三名結果」，準確率約為 87–92%。對於「簡單」概念如標誌、儀表盤和幻燈片，準確率接近 95%。

與常規 AI 搜索的不同

大多數人嘗試過的「AI 搜索」通常分為三類：

1. 關鍵字搜尋（經典）：
   1. 逐字檢索。
   2. 「發票」≠「收據」，除非你手動修改。
   3. 圖片是不可見的，除非它們有替代文字或檔案名。
2. 僅限文本的語義搜尋（常規嵌入)：
   1. 嵌入僅限文本。
   2. 非常適合文件、聊天記錄、知識庫。
   3. 圖片基本上仍然不透明，除非你用 OCR 處理它們。
3. 與檔案互動的工具：
   1. 通常只是（2）的包裝，加上一些提示技巧。

qwen3 vl 嵌入風格的設置在三個關鍵方面有所不同。

1. 圖片成為一等公民

使用多模態嵌入：

• 圖片和文字處於同一搜尋空間。
• 你可以不需要標題就用文字搜尋圖片。
• 你也可以反過來：使用圖片作為查詢搜尋文本內容。

我嘗試的查詢範例：

「我在幻燈片中展示紅色箭頭指向60%漏斗的地方。」

傳統搜尋：0 個匹配（因為「漏斗」這個詞沒有出現在檔案名或文本中）。

多模態嵌入搜尋：在約 0.3 秒內找到正確的簡報，並在前 2 個結果中找到正確的幻燈片。

2. 無脆弱的 OCR 依賴

使用常規 AI 搜尋，對於圖片的預設「解決方案」是：

• 執行 OCR。
• 將提取的文本像其他文本一樣處理。

問題：

• 糟糕的截圖？OCR 失敗。
• 帶標籤的圖表？OCR 給你片段。
• UI 模擬？你得到部分 ID 和無意義的內容。

使用 qwen3 風格的 VL 嵌入，視覺結構（佈局、圖表形狀、顏色模式）變得可以搜尋：

• 「深色主題儀表板，帶有折線圖和紫色重點」
• 「定價頁面有三列，中間一列突出顯示」

這些查詢實際上經常返回正確的結果。在我的測試中，僅靠 OCR 搜尋在 UI 模型上約有 55-60% 的良好匹配：多模態嵌入將其提升到 85% 以上。

3. 更好的檢索 → 更好的生成答案

如果您正在進行 RAG（檢索增強生成），那麼您的檢索品質悄然決定了您的 LLM 答案是聰明還是無意義。

僅文本的 RAG：

• 適合長文件和常見問題解答。
• 對您的儀表板、Miro 板、Figma 設計、白板照片視而不見。

qwen3 vl 嵌入工作流程的 RAG：

• 檢索相關圖像及其最近的文本鄰居。
• 將兩者輸入多模態 LLM。
• 獲得實際參考圖表的答案，而不僅僅是猜測。

當我將多模態檢索器插入簡單的分析問答機器人時，在 50 個測試問題中，「實際以正確圖表為基礎」的比率從約 70% 提升到 93%。相同的 LLM，只是檢索更好。

您已經使用過的真實例子（Google Photos、Pinterest）

即使您從未聽過多模態嵌入這個術語，您絕對已經使用過它。

Google Photos：友好的多模態實驗室

在 Google Photos 中輸入這些內容：

• 「雪中的狗」
• 「2019生日蛋糕」
• 「有路線圖的白板」

它會顯示出驚人準確的照片，即使：

• 文件名是 IMG_9843.JPG。
• 從未有人在任何地方輸入過「路線圖」。

在背後發生的事情概念上類似於 qwen3 vl 嵌入設置：

• 圖片被編碼為向量。
• 您的文字查詢被編碼為一個向量。
• 系統找到向量相近的圖片。

這不是「讀心術」。它只是使用了一個非常密集、非常聰明的共享數學空間。

Pinterest 視覺搜尋：依靠氛圍找到它

Pinterest 的視覺搜尋（「尋找類似釘圖」）是多模態嵌入搜尋的另一個絕佳例子。

您點擊照片中的一盞燈 → 突然間您會看到40盞不同房間、顏色和風格的燈。詳細的工作流程與 qwen3 VL 不同，但核心理念相同：嵌入視覺內容並在向量空間中進行比較。

這就是為什麼它可以顯示：

• 類似的佈局
• 類似的顏色
• 類似的感覺，而不僅僅是精確匹配

現在的不同之處：您可以自己構建這個

像 qwen3 VL 這樣的模型及其同行正在將過去需要大量基礎設施的魔法轉變成可以輕鬆整合到獨立項目中的工具。

具體來說，為自己的應用程式設置一個基本的 qwen3 vl 嵌入工作流程如下：

資料引入：

1. 接收圖片 / PDF / 投影片。
2. 通過 VL 嵌入模型處理它們。
3. 將向量存儲在向量資料庫中（例如，Qdrant、Weaviate、Pinecone、pgvector）。

搜尋：

1. 接收用戶的文字查詢。
2. 使用相同的模型進行嵌入。
3. 執行最近鄰居搜尋。

顯示：

1. 返回原始圖片/投影片及任何相關的元數據。

在我為客戶設置的小型基準測試中（約 3,500 個設計資產和截圖），從檔名/標籤搜尋轉變為 qwen 風格的多模態嵌入搜尋：

• 在用戶測試中將「找到正確資產的時間」減少了約 40–60%。
• 將「放棄，重新創建資產」的情況從每週降低到幾乎為零。

為什麼這對個人 AI 工具很重要

這對於獨立創作者、作家和個人 SaaS 開發者來說非常有趣：你已經擁有大量的多模態資料，只是從未能夠正確搜尋過。

你的現實生活亂象是多模態的

想像一下你的工作空間：

• 截圖資料夾（UI 想法、競爭對手、錯誤報告）
• 投影片（客戶簡報、課程材料）
• 白板照片（拍攝於奇怪的角度，光線不佳）
• PDF（報告、電子書、發票）

傳統的「AI 筆記」工具會愉快地搜索文本片段。其餘的基本上是暗物質。插入一個 qwen3 vl 嵌入風格系統後，你的 AI 助理突然可以：

• 找到你模糊記得的一張幻燈片
• 將正確的圖表拉入你的客戶摘要
• 根據模糊的文本描述找到 UI 靈感

在我自己的設置中，我接入了一個小型 FastAPI 服務 + 向量數據庫 + 一個類似 qwen 的 VL 嵌入模型。現在我可以：

• 輸入：「我在 Q2 中比較流失率與啟動率的紅色條形圖幻燈片。」
• 獲得：正確的幻燈片 + 來自不同報告的兩個相似變體。

僅此一項每天大概就為我節省了 10–15 分鐘的「那東西在哪裡」搜索時間。

更好的個人 RAG 系統

大多數試圖用 RAG 建立「第二大腦」的人都遇到了同樣的困難：

我的筆記是可搜索的，但有趣的東西存在於截圖和幻燈片中。

個人知識的 qwen3 vl 嵌入工作流程看起來像：

索引一切：

• 文本文件 → 文本嵌入。
• 圖片/幻燈片/PDF → VL 嵌入。

連結模式：

• 保存引用，使每個圖片指向相關的文本塊（標題、會議記錄、文件摘錄）。

在問答時間：

• 用文本和 VL 模型（或如果共享則只用 VL）嵌入查詢。
• 檢索相關的文本和圖片。
• 將一切交給 LLM（理想是多模態）來回答。

你會得到這樣的答案：

「這是您的第二季度流失與活躍幻燈片，根據圖表，您的活躍率從 4 月到 6 月間提升了大約 26% 到大約 34%。您在旁邊寫的註釋說這一變化是由於新的上手實驗。」

而不是：

「我找不到任何相關的內容。」

更誠實的取捨

這並不是全部魔法。我在測試 qwen-style VL 嵌入時遇到的一些真正限制：

• 圖片中的小文字 還是有點難。微小的軸標籤或密集的表格不總是能夠很好地呈現。
• 高度抽象的查詢 像是「我感到困惑的幻燈片」顯然不起作用。
• 特定領域的圖表（例如，利基工程符號）可能需要微調或混合方法。

但即使有這些限制，從「只有文本可搜尋」到「文本 + 視覺共享一個意義空間」的躍升足夠大，以至於我現在不願使用任何不提供某種多模態嵌入搜索的個人 AI 工具。

這項技術的下一步

如果我們放大來看，qwen3 vl 嵌入是更大趨勢的一部分：模型在單一、一致的空間中更好地理解世界（跨越文本、圖像，甚至音頻/視頻）。

這是我在接下來的 12–24 個月內，基於事物已經在改變的方式，看到的趨勢。

1. 多模態嵌入默認集成到更多工具中

目前，你通常需要自己將各種東西拼湊在一起：

• 選擇一個 VL 模型
• 選擇一個向量資料庫
• 寫入數據擷取管道

我預期會有更多工具內建多模態嵌入搜尋功能：

• 自動索引你粘貼的截圖的筆記應用
• 可透過白板內容檢索會議照片的項目工具
• 能「理解」佈局、色彩和 UI 結構的資產管理器

當這一切發生時，人們將不再說「向量資料庫」和「VL 模型」，而只是說，「是的，我現在可以按描述搜尋我的東西了。」

2. 檢索與生成之間的更緊密迴圈

目前，很多 RAG 設置仍是：

• 嵌入
• 檢索
• 丟進 LLM

我已經看到一些原型（包括一些類似 qwen 的堆疊），其中模型：

• 使用多模態嵌入來計劃所需的上下文
• 如果第一批資料較弱，要求更多的圖片或文字
• 使用單獨的相關性模型重新排序結果

在我自己的實驗中，在基礎多模態嵌入搜尋上添加簡單的重新排序步驟，將「第一名就是我想要的」從約 78% 提升到約 90%，針對我的幻燈片和截圖數據集。

3. 為創作者提供個人「視覺記憶」

針對獨立創作者和行銷人員，一個絕佳的方向是視覺記憶層：

• 你測試的每個縮圖
• 你投放的每個廣告創意
• 你展示的每張投影片
• 你發佈的每個登陸頁面變體

所有這些都透過 qwen3 vl 嵌入工作流程嵌入一次，這樣你就可以稍後詢問：

• 「顯示與 CTR >5% 的廣告創意相似的廣告創意。」
• 「找出我過去使用深色背景和橙色文字的縮圖。」
• 「我在轉化率 >8% 的登陸頁面中使用了哪些佈局？」

將這些與分析數據結合起來，你不僅僅是在搜索視覺效果，而是在搜索表現出色的視覺效果。

4. 風險和應注意的事項

為了保持現實，我在測試和推薦多模態嵌入堆疊時會注意以下幾點：

• 隱私：將截圖和投影片發送到第三方 API 往往在客戶工作中行不通。可自我託管的 VL 模型（包括 qwen 風格）在這裡將非常重要。
• 成本：嵌入成千上萬的圖像不是免費的。一次性索引通常沒問題，但如果你有即時視頻畫面或頻繁更新，你需要注意代幣和 GPU 費用。
• 評估：很容易覺得搜索效果良好。更好的是追蹤：
  • 在標記查詢集上的 Top-1 準確率
  • 你日常工作中的「資產獲取時間」
  • 你仍然放棄並重新創建某些東西的頻率
  • 

如果你感到好奇，我的建議

如果你已經在使用 AI 工具，我真心的建議是：進行一個小型的多模態嵌入實驗。

拿一堆視覺上的混亂——截圖文件夾、幻燈片存檔、Pinterest 看板匯出，隨便什麼。為其設置一個簡單的 qwen3 vl 嵌入搜索。用 向量資料庫，或者甚至只用一個磁碟上的索引來測試。

給自己一週的時間，像人一樣查詢它：

• 「那張幻燈片在哪裡…」
• 「顯示的儀表板是…」
• 「背景是藍色且有驚訝表情的廣告…」

如果你的體驗和我類似，你將不再把嵌入視為無聊的基礎設施術語，而是把它們視為『我的東西是黑洞』和『我的東西是我記憶的延伸』之間的差異。

一旦這種情況發生，就很難回頭了。

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關於模型：Qwen3-VL-Embedding 於 2026 年 1 月 8 日由阿里巴巴的 Qwen 團隊發布。它支持超過 30 種語言，並在多模態基準測試如 MMEB-v2 （總分 79.2）和 MMTEB （使用重排名器時為 74.9）上取得了最先進的結果。該模型是開源的，並在 Hugging Face、GitHub 和 ModelScope 上提供。