Add dedicated VLM model configuration and wire it through multi-tenant VLM creation

env.example

@@ -15,6 +15,8 @@ LLM_API_KEY="your_llm_api_key_here"
 LLM_BASE_URL="https://ark.ap-southeast.bytepluses.com/api/v3"
 # 使用的模型名称
 LLM_MODEL=seed-1-6-250615
+# 用于多模态图片理解的 VLM 模型（与 LLM_MODEL 解耦）
+VLM_MODEL=seed-1-6-250615
 # LLM 供应商标识（ark/openai/claude）
 LLM_PROVIDER=ark
 # VLM 图片理解 API 超时时间（秒，默认 120 秒）
@@ -318,4 +320,3 @@ TZ=Asia/Shanghai
 
 # --- Python 配置 ---
 PYTHONUNBUFFERED=1  # 禁用输出缓冲，实时查看日志
-

src/config.py

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 import os
 from typing import Optional
-from pydantic import Field
+from pydantic import Field, field_validator
 from pydantic_settings import BaseSettings
 
 
@@ -22,6 +22,7 @@ class LLMConfig(BaseSettings):
     api_key: str = Field(..., description="LLM API Key")
     base_url: str = Field(..., description="LLM API Base URL")
     model: str = Field(default="seed-1-6-250615", description="LLM Model Name")
+    vlm_model: str = Field(default="seed-1-6-250615", description="VLM Model Name")
     vlm_timeout: int = Field(default=120, description="VLM Image Understanding Timeout (seconds)")
     timeout: int = Field(default=60, description="General LLM Timeout (seconds)")
 
@@ -35,6 +36,19 @@ class Config:
         env_file = ".env"
         extra = "ignore"
 
+    @field_validator("vlm_model", mode="before")
+    @classmethod
+    def _load_vlm_model(cls, v):
+        """
+        优先读取独立的 VLM_MODEL（保持与 LLM 文本模型解耦）
+        回退顺序：
+        1) 显式传入值
+        2) 环境变量 VLM_MODEL（独立配置）
+        3) 环境变量 LLM_VLM_MODEL（前缀形式）
+        4) 默认值
+        """
+        return v or os.getenv("VLM_MODEL") or os.getenv("LLM_VLM_MODEL") or "seed-1-6-250615"
+
 
 # ==================== Embedding Configuration ====================
 

src/multi_tenant.py

@@ -51,6 +51,7 @@ def __init__(
         self.ark_api_key = config.llm.api_key
         self.ark_base_url = config.llm.base_url
         self.ark_model = config.llm.model
+        self.ark_vlm_model = config.llm.vlm_model
 
         self.sf_api_key = config.embedding.api_key
         self.sf_base_url = config.embedding.base_url
@@ -278,7 +279,7 @@ def _create_vision_model_func(self, llm_config: Dict):
         import aiohttp
 
         # 从配置中提取参数（支持租户覆盖）
-        model = llm_config.get("model", self.ark_model)
+        model = llm_config.get("vlm_model", self.ark_vlm_model)
         api_key = llm_config.get("api_key", self.ark_api_key)
         base_url = llm_config.get("base_url", self.ark_base_url)
         vlm_timeout = llm_config.get("vlm_timeout", self.vlm_timeout)
@@ -552,4 +553,4 @@ async def get_tenant_lightrag(tenant_id: str) -> LightRAG:
         LightRAG: 该租户的实例
     """
     manager = get_multi_tenant_manager()
-    return await manager.get_instance(tenant_id)
+    return await manager.get_instance(tenant_id)

src/tenant_config.py

@@ -301,6 +301,7 @@ def _merge_llm_config(self, tenant_config: Optional[TenantConfigModel]) -> Dict[
         """
         base = {
             "model": config.llm.model,
+            "vlm_model": config.llm.vlm_model,
             "api_key": config.llm.api_key,
             "base_url": config.llm.base_url,
             "timeout": config.llm.timeout,