🧠 图解记忆： 先识别和标准化模态，再按能力路由；任何环节失败都要有可解释降级。

💡 答案要点

多模态模型：

• GPT-4o、GPT-4V
• Qwen-VL（阿里）
• LLaVA（开源）
• Gemini Pro Vision

应用场景：

场景	输入	输出	商业价值
OCR 增强	扫描版 PDF 图片	结构化文本 + 表格	文档数字化
图表分析	折线图/柱状图	数据解读 + 趋势分析	商业智能
商品识别	商品图片	商品信息 + 价格对比	电商导购
文档理解	合同/发票图片	关键信息提取	财务自动化
视觉问答	图片 + 问题	图片内容理解	智能客服

实现示例：

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "请分析这张图表"},
            {"type": "image_url", "image_url": "https://example.com/chart.png"}
        ]
    }]
)

实战案例：

示例表达（仅在能用本人经历或可复现实验佐证时使用）： "我在项目中用 GPT-4o 处理扫描版合同，传统 OCR 对表格识别率只有 65%，用多模态模型直接理解图片，识别率提升到 94%。虽然成本高一些，但对于高价值场景（合同、发票）是值得的。"