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Como superar os desafios do processamento de entradas multimodais?

2025-08-21 218

Solução de fluxo total para processamento de entrada multimodal

Para cenários de entrada multimodal, como imagem + texto, o AIRouter oferece um fluxo de processamento padronizado:

1. pré-processamento de dados
- As imagens precisam ser convertidas para codificação Base64 (resolução recomendada não superior a 1024px)
- Os avisos de texto precisam conter instruções claras de processamento (por exemplo, "descreva o conteúdo da imagem").

2) Chamadas de modelo
Use o método generate_mm e especifique um modelo compatível com multimodalidade (atualmente, recomenda-se o gpt4o_mini):
resposta = LLM_Wrapper.generate_mm(
  model_name="gpt4o_mini",
  prompt="Descrever imagem",
  img_base64=sua_base64_string
)

3. tratamento de exceções
- Verificação do registro de erros do tipo MultimodalError
- As implementações do Docker precisam garantir que as dependências de processamento de imagens, como o pillow, estejam instaladas

Sugestão ampliada: para imagens médicas e outros campos profissionais, recomenda-se trabalhar com ferramentas de anotação profissionais para pré-processar as imagens antes da entrada.

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