要基于图像为主
明白，我们要回归到"图像"这个核心。与其让AI泛泛地看屏幕，不如让它聚焦于你主动截图的关键瞬间，并将这些视觉信息结构化地存入数据库。
这个方案会比之前的全自动化方案轻量很多，也更容易落地。下面就是从数据存储到AI建议的完整实现：
🧠 一、核心架构设计（图像为中心）
🗃️ 二、数据库设计（支持图像检索）
1. 流程知识库表
sql
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CREATE TABLE workflow_knowledge (
id INTEGER PRIMARY KEY,
task_type TEXT NOT NULL, -- 任务类型
screenshot BLOB, -- 关键步骤截图
step_description TEXT, -- 步骤文本描述
visual_features BLOB, -- 图像特征向量（1024维）
best_practice TEXT, -- 最佳实践
embedding_model TEXT DEFAULT 'ResNet50' -- 特征提取模型
);2. 用户操作记录表
sql
编辑
CREATE TABLE user_sessions (
id INTEGER PRIMARY KEY,
timestamp DATETIME,
user_screenshot BLOB, -- 用户当前截图
user_query TEXT, -- 用户问题
matched_workflow_id INTEGER, -- 匹配的流程ID
ai_suggestion TEXT, -- AI建议
FOREIGN KEY (matched_workflow_id) REFERENCES workflow_knowledge(id)
);🖼️ 三、图像特征提取与匹配
1. 使用CNN提取视觉特征
python
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from torchvision import models, transforms
import torch
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model = torch.nn.Sequential(*list(model.children())[:-1]) # 去掉最后分类层
model.eval()
def extract_features(image: Image.Image) -> np.ndarray:
"""从图像中提取1024维特征向量"""
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
img_tensor = preprocess(image).unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
features = model(img_tensor)
return features.numpy().flatten()2. 图像相似度检索
python
编辑
def find_similar_workflows(query_image: Image.Image, k=3):
"""查找最相似的流程模板"""
query_features = extract_features(query_image).astype('float32')
# 从数据库加载所有特征（实际应用需用向量数据库优化）
conn = sqlite3.connect('workflow.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT id, visual_features FROM workflow_knowledge")
distances = []
for row in cursor.fetchall():
db_features = np.frombuffer(row[1], dtype='float32')
dist = np.linalg.norm(query_features - db_features)
distances.append((row[0], dist))
# 返回最相似的k个流程ID
distances.sort(key=lambda x: x[1])
return [item[0] for item in distances[:k]]🤖 四、AI建议生成流程
python
编辑
def get_visual_based_suggestion(user_screenshot: Image.Image, user_query: str):
"""基于图像的建议生成"""
# 1. 检索相似流程
similar_ids = find_similar_workflows(user_screenshot)
# 2. 获取流程详情
conn = sqlite3.connect('workflow.db')
placeholders = ','.join('?' * len(similar_ids))
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(f'''
SELECT task_type, step_description, best_practice
FROM workflow_knowledge
WHERE id IN ({placeholders})
''', similar_ids)
workflows = cursor.fetchall()
conn.close()
# 3. 构建AI提示词（示例）
context = "\n".join([
f"【{w[0]}】步骤：{w[1]} \n 最佳实践：{w[2]}\n"
for w in workflows
])
prompt = f"""
你是一个视觉流程顾问。根据用户当前界面（图像）和问题，给出建议：
参考流程：
{context}
用户问题：{user_query}
输出要求：
1. 指出当前界面属于哪个流程阶段
2. 列出下一步关键操作
3. 警告常见错误
"""
# 4. 调用大模型（需替换为实际API）
# ai_response = call_large_language_model(prompt)
return prompt # 返回构造的提示词🚀 五、实施路线图
阶段1：构建流程图像库
- 采集关键界面：对每个标准流程，截图关键步骤界面
- 标注元数据：为每张截图添加步骤描述、任务类型标签
- 预计算特征：提前提取所有截图的视觉特征向量
阶段2：实现图像匹配引擎
- 使用ResNet50 或ViT提取用户当前截图特征
- 通过余弦相似度匹配最接近的流程模板
- 建立FAISS向量索引加速检索
阶段3：集成多模态AI
python
编辑
# 伪代码：多模态模型调用
def multimodal_suggestion(image, text):
# 可使用LLaVA、Qwen-VL等多模态模型
# 同时理解图像内容和文本问题
response = multimodal_model.generate(
image=user_screenshot,
prompt=f"问题：{user_query}\n请基于图像内容回答"
)
return response💡 典型应用场景
-
软件操作指导
用户截图当前界面 → AI识别属于"数据清洗阶段" → 提示："下一步请使用Ctrl+H替换空值"
-
设备故障排查
拍摄设备错误界面 → 匹配历史故障案例 → 推送解决方案视频
-
设计流程辅助
截图设计稿 → 识别设计阶段 → 推荐配色方案和排版规范
⚠️ 关键优化点
- 增量学习：将用户认可的建议作为新样本存入数据库
- 注意力机制：在特征提取时聚焦界面关键区域（如对话框）
- 跨模态对齐：使用CLIP模型实现图文联合检索
📦 技术选型建议
| 组件 | 推荐方案 |
|---|---|
| 图像特征提取 | ResNet50/ViT-B/16 |
| 向量数据库 | FAISS/Milvus |
| 多模态模型 | LLaVA-1.6/Qwen-VL-Max |
| 部署框架 | FastAPI + React |
这个方案通过视觉特征匹配替代复杂的屏幕理解，既保持了图像核心地位，又避免了实时VLM推理的高成本。实际实施时可先从特定场景（如财务软件操作）开始验证效果。