大模型相关目录
大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。
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文章目录
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- 需求介绍
- 解决方案
- 多模态大模型在线试用
需求介绍
传统电网智能巡检锚定摄像机点位，将一系列点位组成巡检业务，通过yolo对一系列点位上传来的系列图像进行目标检测，发现预训练所设定的label后计为异常，最后返回巡检报告，报告内容包括点位总体异常占比、异常类型分布、异常置信度等等。
易知，该模式下，巡检颗粒度止步异常类型，其只起到异常检测的作用，对更详细的异常处理方案、该异常点位负责人、该异常点位相关信息等等信息未能更好利用。【事实上该问题我已在https://blog.csdn.net/qq_43128256/article/details/137204652一文中提出了解决方案】
此外，该模式下，其异常评估标准单一，识别模式较弱。例如，对于工装检查，传统yolo模式检测下，往往简单地将长袖归为正常，将短袖、卷袖一律视为不正常，这与实际判别逻辑存在一定距离。这是由于yolo小模型目标检测上能力的局限带来的。
解决方案
多模态大模型的相关能力和应用开发可参考我的系列文章：
https://blog.csdn.net/qq_43128256/article/details/138163078
https://blog.csdn.net/qq_43128256/article/details/138337768
https://blog.csdn.net/qq_43128256/article/details/138574623
本文想说的是，多模态大模型完全具备很强的图像理解能力，且完全可通过agent组多步利用其语义理解和逻辑推理能力，结合外接信息，对图像进行综合分析，实现 更高颗粒度下的异常巡检，以更贴合实际逻辑的标准进行识别。
具体如下图所示：
多模态大模型
- 可利用文本对齐能力，对图像进行描述
- 可通过检测要求（利用prompt进行规范），对图片重点部分进行检测
- 可结合外部信息（脚本加载，嵌入query），与检测结果综合分析
- 最终给出隐患描述、隐患级别、整改措施等结论
其实现可参考往期代码，利用dify开发比较简单。
多模态大模型在线试用
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceM4/idefics2_playground
