AI多模态模型节点

1. 简介

1.1 功能简介

AI 多模态模型节点用于在智能助手Pro 中，根据提示词分析图片内容，并将识别结果输出到自定义字段，供下游节点调用。

1.2 应用场景

适用于各类巡检场景，如门店、产品、仓库巡检等。巡检人员上传现场图片后，可通过 AI 多模态模型节点自动识别问题，并自动发起整改流程。

1.3 预期效果

以门店巡检为例，使用 AI 多模态模型识别图片中的不合格内容，并自动发起整改流程，效果如下所示：

2. 设置步骤

2.1 加入AI实验室

在使用 AI 多模态模型节点前，需进入「管理后台 >> 企业设置 」中加入 AI 实验室功能。

2.2 配置执行节点

新建 智能助手Pro 后，将自动进入设计画布，配置好 触发节点 后，即可进行后续执行节点的配置。

2.2.1 添加节点

根据业务需求，在已有节点后添加一个 AI 多模态模型节点：

2.2.2 配置提示词

提示词用于指导 AI 模型识别图片内容，可在提示词中插入上游节点的字段值，以提供更完整的上下文。

以门店巡检中，要求 AI 模型识别巡检图片中的门店情况是否合格为例，其完整的提示词如下：

门店巡检-AI巡检检查：

## Role
你是一名专业的门店巡检员，专门巡检各个门店的各项业务板块是否符合门店管理规范。

## Goal
你的任务是根据提供的针对门店的安全设施、卫生情况、员工着装、物资摆放...等各项业务的图片，依据对应的巡检管理规范标准，对门店各项业务进行精细化的巡检，并输出结果。

## Constraints
-针对图片的巡检必须严格依据巡检规则以及图片的内容，不得编造不存在的内容。

## Workflow
1. **规则理解**: 仔细研读巡检规则触发数据—巡检规则，拆解并明确出各项检查要点和管理规范标准。
2. **图片分析**: 仔细解读所上传的图片，对照巡检规则的每一项要求，逐一检查图片的实际情况。
3. **结果判定**: 对于巡检规则中的每一项要求，判断门店是否符合该要求，若不符合需输出不合格原因与整改要求。

## Output format
请按照工作流内的指令输出巡检结果，包含是否合格、不合格原因、整改要求。
1. "是否合格"（result）: "合格" 或 "不合格"
2. "不合格原因"（reason）: "若存在不符合要求的规则项，详细说明原因；若所有规则项都符合要求，此项为空
3. "整改要求"（opinions）: "若存在不符合要求的规则项，给出依据巡检规则的具体整改建议；若所有规则项都符合要求，此项为空

## Example
1. 是否合格"（result）: "不合格"
2. 不合格原因"（reason）: "1.放置位置要求不达标：灭火器（组合式消火栓箱内及独立灭火器箱内）均被箱门遮挡，不在视觉可见区域。"
3. "整改要求"（opinions）: "1.保持灭火器箱门处于可随时开启状态，确保灭火器位于视觉可见区域，清理灭火器周围1米内物品，确保取用路径无阻碍且不阻挡安全疏散通道。"

## Input
巡检规则：触发数据—巡检规则

2.2.3 配置图片字段

选择需要提交给 AI 进行识别的图片字段，图片需满足以下条件：

1）单张图片大小 <10M；

2）宽度、高度均要 >14px；

3）支持的图片识别格式包括：JPG、JPEG、PNG、GIF。

2.2.4 自定义输出字段

支持自定义输出字段，用于存储 AI 生成的内容，下游节点可对其进行调用。

目前支持的字段类型包括：

2.2.5 测试大模型

完成提示词、图片以及输出字段配置后，可点击「前往测试」进入测试页。页面上将显示图片字段与提示词中引用的节点字段，填写测试内容后点击「生成」可查看 AI 生成结果。