GoogleCloudPlatform/generative-ai项目中图像输入与知识锚定的技术实践

背景与挑战

在多模态AI应用场景中，开发者常需要结合视觉输入与结构化知识库进行推理。Google Cloud的Vertex AI提供了知识锚定(Grounding)功能，可将模型响应与指定文档库关联，但当前该功能存在一个关键限制：仅支持纯文本输入，无法直接处理图像、PDF等非结构化数据。这导致诸如"识别图中物品材质并关联企业知识库"的典型需求难以直接实现。

技术方案解析

针对该限制，项目团队提出了分阶段处理的技术路径：

1. 视觉特征提取阶段

   • 使用多模态模型(如Gemini)解析图像内容
   • 生成结构化文本描述，例如："图像显示一个不锈钢保温杯"

2. 知识锚定阶段

   • 将生成的文本描述作为输入
   • 启用Vertex AI的Grounding功能对接企业文档库
   • 输出锚定结果，例如："根据产品手册，该型号保温杯采用304医用级不锈钢"

工程优化建议

虽然分阶段方案会增加API调用次数，但通过以下方法可控制成本：

• 缓存机制：对常见图像建立描述缓存库
• 批处理：对批量图像先集中提取特征，再批量锚定
• 描述优化：通过prompt engineering生成更精确的文本描述，减少二次查询需求

未来演进方向

该方案作为临时过渡策略，后续可关注：

1. Google官方对多模态Grounding的支持进展
2. 端到端解决方案的研发，如联合训练视觉-文本锚定模型
3. 边缘计算场景下的本地知识锚定方案

典型应用场景

• 零售行业：商品图像识别+供应链知识查询
• 制造业：设备照片解析+维修手册关联
• 医疗领域：医学影像分析+临床指南引用

当前方案虽非最优，但在业务需求迫切时，仍能构建出可用的多模态知识系统。开发者需要权衡响应延迟与业务价值，选择适合的技术路径。