Leitfaden zum Aufbau eines visuellen Kundendienstsystems
Es kombiniert Bilderkennung mit Mehrrunden-Dialogfunktionen und kann in drei Schritten aufgebaut werden:
- Datei-Upload-VerarbeitungDas Front-End konvertiert das Benutzerbild in base64 und legt es in der
messagesArray:{ "role": "user", "content": "图片描述", "images": ["data:image/png;base64,..."] } - Multimodaler Modellaufruf: Geben Sie das Modell an, das die Bildverarbeitung unterstützt (z. B. gpt-4o), und fügen Sie die
"vision": trueParameter - Verarbeitung der GeschäftslogikAbgleich der Wissensbasis auf der Grundlage der Erkennungsergebnisse, Beispielantwortprozess:
Bilderkennung → Schlagwortextraktion → Wissensdatenbankabfrage → Generierung von Antworten in natürlicher Sprache
Vorschlag für eine vollständige technische Ausstattung:
- Front-End: Vue+ElementUI für Drag-and-Drop-Uploads
- Backend: Flask-Relay-Anfrage an genspark2api
- Operative Ebene: mitconversation_idAufrechterhaltung des Sitzungsstatus
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGenspark2api (fehlgeschlagen)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man mit genspark2api einen intelligenten Kundenservice mit Bilderkennungsfunktion implementieren?
