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e9856c8f65
路线 3（完整跨模态检索）的媒体层基础： - Item 新增 Vec []float64（视觉嵌入向量，JSON 序列化存库）和 VecModel （模型标识，用于模型切换后触发重算） - initSchema 加 ALTER TABLE 迁移 vec/vec_model 两列（幂等，列已存在可忽略） - scanItem 扩展读回 vec/vec_model - SetVec(digest, vec, model) 写入向量 - QueryMedia(queryVec, model, topK)：对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索， 维度不一致的项自动跳过（防不同模型空间的向量被混算） 混合检索的设计意图：查询可以是图片也可以是文本（经向量化后调用 QueryMedia）， 被查的媒体库里每个 item 也有视觉向量。两者在同一空间比对，谁相似度更高召回谁。 不再区分「图片查询」还是「文本查询」——向量空间的相似度自动决定。