概要

Qwen3-VL-Embeddingは、Qwen 3 VL系モデルによるマルチモーダル（画像＋テキスト）埋め込みの生成と、生成した埋め込みを使ったリランキング（Reranker）処理に関するリポジトリです。READMEにはデモ画像やバッジが含まれ、実験用のアセットやサンプルデータ、Pythonベースのスクリプト群が配置されています。主に埋め込み生成→検索（類似検索）→リランキングというワークフローを想定したサンプルやユーティリティが提供されており、マルチモーダル検索やレコメンド、情報検索パイプラインのプロトタイプ作成に適します。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 58
フォーク数: 5
ウォッチャー数: 58
コミット数: 16
ファイル数: 11
メインの言語: Python

主な特徴

マルチモーダル埋め込み生成: 画像とテキストを組み合わせた表現を生成し、ベクトル検索や類似度計算に利用可能。
リランキング（Reranker）実装例: 初期検索結果に対してマルチモーダル情報を用いた再評価を行うワークフローを提供。
デモ素材とサンプルコード: デモ用の画像やサンプルデータ、実行スクリプトが同梱されており、素早く試せる。
Pythonベースで拡張しやすい構成: 実験・プロトタイプ用途を念頭に置いたシンプルな構成で、他システムへの組み込みも容易。

技術的なポイント

本リポジトリはQwen 3のマルチモーダル（Vision + Language, VL）能力を活かして、画像とテキストを統合した埋め込みベクトルを生成する点が最大の技術的特徴です。生成したベクトルはベクトルデータベースや類似検索ライブラリに投入して高速に近傍検索を行い、初期検索結果に対してマルチモーダルの観点で再評価（リランキング）を施すことで結果の精度向上を図ります。実装面ではPythonで記述されたサンプルスクリプト群と、デモ用画像アセットが用意されており、モデル呼び出し、前処理（画像リサイズやテキスト正規化）、埋め込み抽出、距離計算、リランキングの一連処理を追試できます。また、埋め込みの次元や正規化方法、テキストと画像の重み付けなど、実運用で重要なハイパーパラメータを調整可能な構造になっている点も注目に値します。ドキュメントやREADMEには簡単なデモ表示用イメージが含まれ、ローカルでの検証や研究プロトタイプの基盤として活用しやすく設計されています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file — キャッシュや不要ファイルの無視設定。
LICENSE: file — ライセンス情報（確認が必要）。
README.md: file — リポジトリの概要と利用方法、デモ画像を含む説明。
assets: dir — デモ用の画像や視覚素材が格納されているディレクトリ。READMEで参照されるPNGなどが含まれます。
data: dir — サンプルデータやテスト用のテキスト／メタデータを収めたディレクトリ。プロトタイプ用データが置かれている想定です。
scripts / utils（想定）: リポジトリ内には埋め込み生成やリランキングを行うサンプルスクリプトが含まれており、モデル呼び出しや前処理の流れが把握できます。 …他 6 ファイル