Qwen3多模态检索系统：从Embedding到Reranker的完整实践

文章介绍了Qwen团队推出的多模态检索系统Qwen3-VL-Embedding与Qwen3-VL-Reranker，解决多模态内容检索中的召回和排序问题。系统采用两阶段架构：Embedding负责将图文视频统一向量化实现快速召回，Reranker通过交叉注意力实现精准排序。文章详解了模型选择、性能效果、工程落地方法和注意事项，为开发者实现高效多模态检索提供了完整指南。

一套检索系统的体验，往往败在两件事上：召回不够全，或排序不够准。当输入不再只有文本——还可能是图片、截图、视觉文档（VisDoc）、甚至视频——传统“只靠文本 embedding”的路线更容易撞上天花板。

Qwen 团队在开源文本向的 Qwen3-Embedding / Qwen3-ReRanker 之后，进一步推出了面向多模态检索与跨模态理解的Qwen3-VL-Embedding与Qwen3-VL-Reranker：前者负责把“图文视频”统一成向量，后者负责把候选结果“再排一遍更准”。如果你正在做多模态 RAG、站内搜索、电商素材检索、内容推荐，这套组合拳值得认真看看。✨

🔥 为什么“统一多模态检索”突然成了刚需？

很多团队一开始做检索都很顺：文本切块 → 向量化 → 向量库召回 → LLM 总结回答。可一旦内容变成“混合模态”，问题会迅速暴露：

• 内容形态变复杂：商品图、海报、合同扫描件、报表截图、会议视频……信息不在纯文本里。
• 用户输入更随意：用户可能直接甩一张图、一个截图，或一句混合语言的描述。
• 业务目标更现实：你不只是要“能回答”，更要在毫秒级返回里做到 召回覆盖（别漏） 排序相关（别乱） 跨语言一致（别偏）

这也是为什么“多模态 Embedding + Reranker 的两阶段检索”会成为更主流的落地范式：Embedding 解决规模与速度，Reranker 解决精度与对齐。✅

🧠 这套新组合：Embedding 负责“快”，Reranker 负责“准”

✨ 一张图先理解：统一表示空间

你提供的原文里给出了一个非常直观的解释：把文本、图像、视觉文档、视频都映射到同一语义空间里，跨模态相似度计算才能“像一个系统”那样工作。

🎯 两阶段流程：更符合真实检索链路

• **第一阶段（召回 / Recall）**：用 Qwen3-VL-Embedding 把 query 和候选内容独立编码成向量，在向量库里做近邻搜索，拿到 TopK 候选。
• **第二阶段（重排 / Rerank）**：用 Qwen3-VL-Reranker 对 (Query, Document) 成对打分，输出更精确的相关性分数，再排序得到最终结果。

官方也明确指出：两者通常协同工作，这种两阶段流程能显著提升最终检索精度。

🏗️ 架构怎么做的：双塔做向量，单塔做交互

🧱 Qwen3-VL-Embedding：双塔（Dual-Tower）= 更适合海量检索

• 输入可以是单模态或混合模态：文本、图像、截图、视频等。
• 输出是向量表示，用于相似度计算、检索、聚类等。
• 表示抽取方式：官方原文说明其取基座模型最后一层 [EOS] token 对应的隐藏状态作为最终语义表示。

业务翻译：双塔的优势在于可以离线批量把库里的内容都编码好，线上只需要对 query 编码一次，然后向量库就能飞快召回。⚡

🧩 Qwen3-VL-Reranker：单塔（Single-Tower）= 更适合“精细对齐”

• 输入是 (Query, Document) 对，且二者都可以是单模态或混合模态。
• 通过基座模型的**交叉注意力（Cross-Attention）**让 Query 与 Document 深度交互。
• 相关性分数的表达：通过预测特殊 token（yes / no）的生成概率来表达相关性分数。

业务翻译：Reranker 更像“面试官”，会让 query 和候选内容坐下来当面对话，因此更准，但也更贵，所以适合对 TopK 候选做精排。🎯

📦 模型怎么选：2B / 8B、维度、量化、MRL 一次讲清

📌 模型规格（官方表格整理）

🧷 2B vs 8B：一句话建议

• 更在意成本/吞吐、先把链路跑通：优先 2B（召回 + 精排都用 2B）。
• 更在意检索质量、尤其是复杂跨模态对齐：上 8B（典型搭配：Embedding-8B + Reranker-8B，或至少 Reranker 用 8B）。

另外，明确强调几项“可落地”的设计：

• 支持 30+ 语言（全球化场景友好）
• 支持 **MRL（Matryoshka Representation Learning）**：允许用户指定嵌入维度（对向量库成本很关键）
• 支持 embedding 量化后处理：用于更高效部署

📊 效果到底如何：从“榜单”到“业务解释”

🥇 Embedding：在 MMEB-V2 多模态基准上表现强势

GitHub README 给出了 MMEB-V2 的详细结果表（并说明多数模型已在更新的 VisDoc OOD split 上重评）。其中：

• Qwen3-VL-Embedding-8B 在 MMEB-V2 All 指标上为 77.8
• Qwen3-VL-Embedding-2B 在 MMEB-V2 All 指标上为 73.2

官方也强调：在图像、视觉文档、视频检索子任务中取得SOTA结果，并“超越先前开源模型和闭源商业服务”。

🧾 MMTEB（多语言纯文本）：多模态模型略有差距，但仍具竞争力

官方提到：在纯文本多语言 MMTEB 上，Qwen3-VL-Embedding 相比同规模纯文本 Qwen3-Embedding有少许性能差距；但与同等规模模型相比仍有竞争力。

🎯 Reranker：在“检索子任务数据集”上进一步把精度往上抬

官方给出了 Reranker 的对比表（包含 MMEB-v2、MMTEB、JinaVDR、ViDoRe v3 等）。结论非常明确：

• 所有 Qwen3-VL-Reranker 均持续优于基础 Embedding 与基线 Reranker
• 8B 版本在大多数任务上最好

🛠️ 怎么用：最推荐的工程落地方式（召回 + 精排）

🚀 1）Embedding 召回：把“多模态内容”变成向量

你提供的原文里给了一个非常清晰的 Python 示例：

from scripts.qwen3_vl_embedding import Qwen3VLEmbedder import torch queries = [ {"text": "A woman playing with her dog on a beach at sunset."}, {"text": "Pet owner training dog outdoors near water."}, ] documents = [ {"text": "A woman shares a joyful moment with her golden retriever on a sun-drenched beach at sunset..."}, {"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}, {"text": "A woman shares a joyful moment ...", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}, ] model = Qwen3VLEmbedder(model_name_or_path="Qwen/qwen3-vl-embedding-2B") inputs = queries + documents embeddings = model.process(inputs) # 计算 query 与 document 的相似度 scores = embeddings[:len(queries)] @ embeddings[len(queries):].T print(scores)

🎯 2）Reranker 精排：对 TopK 候选逐个打分

from scripts.qwen3_vl_reranker import Qwen3VLReranker model = Qwen3VLReranker(model_name_or_path="Qwen/Qwen3-VL-Reranker-2B") inputs = { "instruction": "Retrieval relevant image or text with user's query", "query": {"text": "A woman playing with her dog on a beach at sunset."}, "documents": [ {"text": "A woman shares a joyful moment ..."}, {"image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"}, {"text": "A woman shares a joyful moment ...", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"} ], "fps": 1.0 } scores = model.process(inputs) print(scores)

🧱 向量库 / 多模态 RAG 落地注意事项

多模态检索落地，真正难的往往不是“模型能不能跑”，而是“系统能不能稳”。这里给一份偏工程与业务结合的清单，建议你在 PoC 阶段就纳入评估：📌

1）入库策略：别只存向量，元数据同样重要

• 建议至少保存： doc_id / source / language / modality / timestamp 图片/视频的 url/path 与抽帧策略（fps、max_frames） 分块信息（页码、时间轴区间、OCR 文本等）
• 原因：向量召回只是“候选生成”，真正给用户展示/给 LLM 拼上下文时，你还需要可解释、可回溯的数据结构。

2）多模态“切块”方式：按内容形态定规则

• 长文本：仍然建议 chunk，但要注意 query 可能来自图片/视频描述，chunk 粒度过碎会降低语义完整性。
• **视觉文档（截图/扫描件）**： 可结合 OCR 文本与页面图像共同入库（混合模态 doc 往往更稳）
• 视频： 抽帧是关键变量：fps 太低漏信息，太高成本爆炸 官方提供了视频采样参数说明（fps、max_frames 等），建议作为默认配置的起点

3）向量库成本控制：MRL 与量化是两把“省钱刀”

• MRL（可指定嵌入维度） ：在不完全牺牲效果的前提下，能显著降低向量库存储与检索成本。
• embedding 量化后处理 ：适合在“数据量大、召回延迟敏感”的场景尝试。

小建议：先用默认维度跑通效果基线，再逐步尝试“降维/量化”，每一步都用固定的离线集与线上指标验证，避免误伤检索质量。

4）两阶段的 TopK 怎么设：用“吞吐预算”倒推

• 常见做法： Embedding 召回 TopK = 50~200（视库规模与业务容忍度） Reranker 精排 TopK = 20~100（视延迟预算）
• 原则：先保证召回覆盖，再用精排兜底相关性。

5）把 RAG 做“像检索一样可控”：评测与坏例回流要前置

• 离线侧： 固定查询集、固定库快照、固定指标（Recall@K / MRR / NDCG 等）
• 在线侧： 关注“无结果率”“首条点击率”“二跳率/停留时长”“人工纠错率”
• 坏例回流： 把“搜不到/搜不准”的 query 与对应内容沉淀成持续迭代的数据资产

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓