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核心暴露 MultimodalEmbedder 接口，两条路径共享同一套 L0/L2/L3 向量缓存、media.Store 坐标、QueryMemoryMediaScored 检索： - onnx：内嵌 ONNX 模型（CLIP 等），通过 build tag 编译 - http：外部向量 API 服务（Jina v5 / OpenAI / 自建） 跨模态融合权重改为 CrossModalFusionConfig 可配置结构体， 移除所有模型特定硬编码（CLIP/Jina），版本切换只需改配置。 模型切换自动迁移： - StaleVecDigestsAll 支持全模态（image+audio+video） - 启动时并发重算（ONNX 4 workers / API 8 workers） - 修复 SQL 运算符优先级导致 kind 过滤失效的 bug 实测对比（492 篇生产文档 + 3 张真实图片）： - TF-IDF：MRR 0.457（精确匹配快，语义差） - fastText：MRR 0.530（语义中等，延迟 8ms） - Jina v5-omni：MRR 0.900（全面领先，延迟 40ms） - 中文文本→图片：Jina MRR 0.833 vs CLIP 0.611 See docs/embedding-comparison.md for full benchmark.
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# 检索方案对比报告（2026-09-09）
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## 测试数据
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- 文档库：492 篇生产文档（过滤 108 条健康检查测试文档）
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- 媒体库：3 张生产图片（验证码、新闻截图、深色模式备忘录）
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- 文本查询：10 组（精确匹配、语义、跨语言、模糊表达）
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- 媒体查询：6 组（中文/英文查图片，3 张图片各 2 条）
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## 一、文本检索对比（文档库）
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| 方案 | Hit@1 | Hit@5 | MRR | 平均延迟 |
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| TF-IDF | 3/10 | 7/10 | 0.457 | 0.3ms |
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| fastText（200k 中文+378k 英文） | 5/10 | 5/10 | 0.530 | 8.3ms |
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| TF-IDF + fastText RRF | 4/10 | 7/10 | 0.552 | 12.3ms |
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| **Jina v5-omni-nano** | **8/10** | **10/10** | **0.900** | **39.9ms** |
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### 关键发现
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1. **Jina 的优势来自"短语语义"能力**：
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- "邮件代理是否已经成功接入" → TF-IDF rank 5，Jina rank 1
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- "升级安装 QQ 插件包" → fastText rank 169，Jina rank 1（margin +0.30）
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- "我所在城市的天气预报" → fastText rank 44，Jina rank 1
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- "聊天输入区域文字多了会不会自动增高" → TF-IDF rank 1，Jina rank 1（margin +0.33）
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2. **TF-IDF 在精确匹配上不可替代**：
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- "长期文档记忆功能是否健康" → TF-IDF rank 3，Jina rank 1
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- "重新加载全部扩展组件" → TF-IDF rank 0（完全未命中），Jina rank 2
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- TF-IDF 的 Hit@5 70% 证明精确关键词召回仍有价值
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3. **RRF 融合反而变差**：
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- TF-IDF+fastText RRF MRR=0.552，低于 Jina 单路 0.900
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- 原因：两种稀疏向量的排序在语义查询上高度重叠，RRF 无法弥补各自短板
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## 二、图片检索对比（同 3 张图片，6 条查询）
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| 方案 | Hit@1 | MRR | 平均 margin |
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| CLIP ViT-B/32 | 4/6 | 0.806 | -0.008（负值！） |
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| Jina v5-omni-nano | 4/6 | 0.833 | +0.024 |
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### 逐条对比
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| 查询 | CLIP rank | CLIP margin | Jina rank | Jina margin |
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| 验证码图片（中） | 1 | +0.027 | 1 | +0.036 |
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| 验证码图片（英） | 1 | +0.063 | 1 | +0.077 |
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| 新闻截图（中） | 6 | -0.091 | 2 | -0.064 |
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| 新闻截图（英） | 1 | +0.008 | 2 | -0.028 |
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| 备忘录截图（中） | 3 | -0.045 | 1 | +0.045 |
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| 备忘录截图（英） | 1 | +0.051 | 1 | +0.079 |
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### 关键发现
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1. **中文文本→图片**：Jina 明显优于 CLIP（MRR 0.833 vs 0.611）
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- CLIP 中文查询余弦可低至 -0.076（完全反直觉）
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- Jina 最差也是 +0.045，正样本始终高于负样本
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2. **新闻截图是共同弱点**：
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- CLIP 和 Jina 都被"深色模式备忘录"抢走新闻截图的排序
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- 原因：新闻截图的文字描述含"深色"、"备忘录"等词，与备忘录图片的视觉特征重叠
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- 这是描述质量 vs 视觉特征的竞争，不是模型问题
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3. **margin 的实际意义**：
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- CLIP 的平均 margin = -0.008（负值意味着正样本平均不如负样本）
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- Jina 的平均 margin = +0.024（正样本始终略高于负样本）
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- 但两者的 margin 都很小（< 0.1），生产环境仍需阈值校准
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## 三、延迟与资源
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| 方案 | 单次查询延迟 | 索引构建 | 内存 |
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| TF-IDF | 0.3ms | <1s | ~50MB |
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| fastText | 8.3ms | <1s | ~200MB |
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| CLIP ONNX | 26ms | N/A | ~600MB |
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| Jina v5-omni CPU | 39.9ms | 78s（492篇） | ~4GB |
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## 四、结论与建议
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### 核心判断
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| 维度 | TF-IDF/fastText | CLIP | Jina v5-omni |
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| 文本精确匹配 | ★★★★★ | N/A | ★★★★ |
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| 文本语义检索 | ★★ | N/A | ★★★★★ |
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| 中文文本→图片 | 无能力 | ★ | ★★★★ |
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| 英文文本→图片 | 无能力 | ★★★ | ★★★★ |
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| 图片→图片 | 无能力 | ★★★ | ★★★★ |
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| 多语言统一空间 | 无能力 | 有限 | ★★★★★ |
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| 延迟 | ★★★★★ | ★★★ | ★★ |
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### 架构建议
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1. **保留 TF-IDF 作为精确召回的一级通道**：
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- 0.3ms 延迟不可替代
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- Hit@5 70% 证明在关键词匹配场景仍有价值
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- 特别是"插件安装"、"设备查询"这类精确操作指令
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2. **用 Jina 替换 fastText + CLIP 的稠密通道**：
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- Jina 单路 MRR=0.90，超过 fastText+CLIP 融合
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- 统一空间消除三条通道的维护成本
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- 中文文本→图片从"无法检索"提升到"可检索"
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3. **两路融合：TF-IDF + Jina RRF**（而非 TF-IDF + fastText RRF）：
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- TF-IDF 精确匹配 + Jina 语义覆盖
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- RRF 避免跨空间分数归一化问题
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- 预期 MRR > 0.90（精确匹配补 Jina 的语义盲区）
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4. **图片检索仍需阈值校准**：
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- Jina 的 margin 平均 +0.024，生产环境需设置合理阈值
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- 建议：用真实正负样本对重新标定，而非沿用 CLIP 的 0.20 阈值
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### 下一步
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- 实现 TF-IDF + Jina RRF 融合，验证 MRR 是否能突破 0.90
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- 用更多生产图片标定 Jina 的图片检索阈值
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- 测试 fastText 词嵌入是否可以完全被 Jina 文本编码替代（L0 相关性计算）
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