基于零一万物多模态大模型通过外接数据方案优化图像文字抽取系统

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基于零一万物多模态大模型通过外接数据方案优化图像文字抽取系统

文章目录

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需求介绍
具体实现
零一万物多模态接入测试

需求介绍

OCR甚至多模态大模型的图像文字识别，均存在一定的识别误差或提取结果格式不统一。
例如图像中文字为

MITSUBISHI ELECTRIC 三菱电机

但信息系统中只需要三菱作为关键字填入。

为解决该问题，应在具体应用场景下，外接规范信息。

具体实现

实际操作方案非常简单，如下提所示：
在这里插入图片描述
红框中内容即为外部接入信息，具体地可通过外设json等数据，通过程序读入对大模型prompt进行拼接进行实现。

这样，使大模型在文字提取的同时，利用大模型强大的语义对齐和理解能力对识别信息进行统一。

零一万物多模态接入测试

此处分享一个零一万物的使用案例，可自行根据案例修改prompt进行上述思路的实现。

import openai
from openai import OpenAI

API_BASE = "https://api.lingyiwanwu.com/v1"
API_KEY = ""

client = OpenAI(
    # defaults to os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
    api_key=API_KEY,
    base_url=API_BASE
)


prompt = '''
### 任务：请问从图片识别设备品牌，该品牌从预设品牌中选取
### 预设内容如下：

'''

input_text = '''
预设品牌【三菱、西门子、施耐德、五菱】
'''


completion = client.chat.completions.create(
    model="yi-vl-plus",
    messages= [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "http://picture.gptkong.com/20240508/Value(HourOfDay,2)Value(MinuteOfHour,2)3eca9c4cd34019bac35849ccd85094.jpg"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": prompt+input_text
                }
            ]
        }
    ]
)
print(completion.choices[0].message.content)