圖像辨識支援

什麼是 VLM (Vision Language Model)？

視覺語言模型（Vision Language Model, VLM）是一種先進的人工智慧模型，它能夠理解圖像內容並將圖像資訊與文字資訊相結合。不同於傳統的圖像處理技術，VLM 不僅僅是「看見」圖像，更能「理解」圖像中的物件、場景、關係，並能根據圖像內容進行文字生成、回答問題或執行相關指令。

VLM 的核心能力在於其多模態處理能力，即同時處理和理解來自不同來源（視覺和文字）的資訊。這使得 VLM 能夠執行更複雜和更具上下文感知能力的任務。

VLM 與傳統 OCR 的比較

傳統的光學字元辨識（OCR）技術專注於從圖像中偵測並提取文字，但在理解圖像的整體語義和非文字內容方面存在局限性。

特性	傳統 OCR	VLM (Vision Language Model)
主要功能	從圖像中提取文字	理解圖像內容，並將其與文字資訊結合
資訊處理	單模態 (僅處理文字像素)	多模態 (同時處理圖像視覺資訊和文字語義)
理解層次	字元級辨識	場景理解、物件識別、關係推斷、上下文感知
主要任務	文件掃描、文字擷取	圖像描述生成、視覺問答 (VQA)、圖像檢索、物件偵測等
上下文感知	有限，主要依賴後處理中的語言模型	強，能理解圖像的整體情境和細節
處理非文字內容	通常忽略或無法處理	能夠識別和理解圖像中的物件、場景、動作等

VLM 的優勢在於：

• 更深層次的理解：VLM 不僅讀取文字，還能理解圖像的語義內容，例如辨識物件、分析場景、理解圖像中元素之間的關係。

• 互動性：VLM 可以進行視覺問答（Visual Question Answering, VQA），即根據圖像內容回答用戶提出的問題。

• 內容生成：VLM 可以為圖像生成描述性文字（Image Captioning）。

• 多功能性：除了文字相關任務，VLM 還能應用於更廣泛的視覺理解任務。

VLM 實際應用案例

VLM 的強大功能使其在多個領域都有廣泛的應用前景：

1. 視覺問答 (VQA)

   • 應用：用戶上傳一張圖片，並提問關於圖片內容的問題，例如「圖片中的人穿著什麼顏色的衣服？」或「這張照片是在室內還是室外拍攝的？」。

   • 場景：智慧助理、教育、視障輔助。

2. 圖像描述生成 (Image Captioning)

   • 應用：自動為圖片生成簡潔、準確的文字描述。

   • 場景：自動化圖片標註、內容管理系統、社交媒體內容生成、輔助視障人士理解圖片。

3. 內容導向的圖像檢索

   • 應用：允許用戶使用自然語言描述來搜索圖片，例如「查找辦公室裡有人在開會的圖片」。

   • 場景：大型圖片庫管理、電子商務產品搜索。

4. 多模態資料分析

   • 應用：結合醫學影像和病歷文字，輔助醫生進行診斷；分析產品圖片和用戶評論，進行市場趨勢預測。

   • 場景：醫療、零售、金融。

5. 人機互動

   • 應用：讓機器人或虛擬助理能夠理解其視覺環境，並據此與人進行更自然的互動。

   • 場景：智慧機器人、自動駕駛汽車（理解交通標誌和路況）。

MaiAgent 圖像辨識的優勢

MaiAgent RAG 整合 VLM 技術，為技術人員和開發者提供了便捷高效的圖像辨識與理解解決方案，具備以下優勢：

附件圖片 VLM 辨識（圖像理解與問答）

MaiAgent RAG 能夠對用戶上傳的附件圖片進行 VLM 辨識，提供精準的圖像內容理解

附件文件內嵌圖片的 VLM 辨識

MaiAgent RAG 正在積極開發對附件文件（如 PDF、Word文檔）內部嵌入圖片的 VLM 辨識功能。這意味著系統不僅能理解文檔中的文字，更能解析圖片內容，實現真正的多模態文檔理解。這是許多標準 RAG 系統所不具備的進階功能。

附件文件圖片的內容問答

無論是附件圖片，還是文檔中嵌入的圖片，MaiAgent RAG 均能支援基於圖片內容的問答，用戶可以直接針對圖像細節提問，獲得精準的回答。

知識庫文件圖片的內容問答

MaiAgent RAG 支援知識庫文件中的圖片問答（需要在角色指令下 Prompt，以 Markdown 格式顯示圖片）

知識庫文件內的圖片 VLM 辨識後問答

MaiAgent 推出對知識庫文件內的圖片先進行 VLM 辨識，再結合辨識結果進行深度問答的實驗版功能。這將進一步打通圖像資訊與知識庫的連接，提供更全面的知識服務。

透過 MaiAgent 的 VLM 技術，您可以更深入地挖掘圖像資訊的價值，實現更智慧化的人機互動和自動化流程。