feat(vector): Vectorizer 接口加 EmbedImage，支持多模态嵌入扩展

Vectorizer 新增可选的 EmbedImage(img []byte, mime string) (Vector, error)：
支持视觉嵌入的实现者（如 CLIP/MobileCLIP）覆写此方法；不支持的
（StaticEmbedder、TFIDFVectorizer）返回 ErrNotSupported 调用方按文本降级。

这是路线 3（完整跨模态检索）的接口基础：后续在 media.Store 里，
Describe 时同时算视觉向量并存库，QueryMedia 做跨模态混合检索。

internal/memory/static_embedder.go

@@ -391,6 +391,13 @@ func (e *StaticEmbedder) Vectorize(text string) vector.Vector {
 	return vec
 }
 
+// EmbedImage 返回 ErrNotSupported：fastText 是纯文本词向量模型，
+// 没有视觉编码器。要用图像嵌入需要外部视觉模型（如 CLIP/MobileCLIP），
+// 那个由 config 里的 EmbeddingModelPath 指定的视觉模型负责。
+func (e *StaticEmbedder) EmbedImage(img []byte, mime string) (vector.Vector, error) {
+	return nil, vector.ErrNotSupported
+}
+
 func (e *StaticEmbedder) Dim() int {
 	e.mu.RLock()
 	defer e.mu.RUnlock()