Coze 照片知识库深度解析：当 AI 学会「看图说话」

在 AI 智能体时代，知识不再只是文字。Coze 照片知识库的出现，让 AI 真正拥有了「视觉记忆」。本文将从价值定位、与传统文档知识库的差异、核心应用场景、实操指南以及使用注意事项等维度，带你全面理解这一能力。

一、为什么需要照片知识库？------价值与意义

1.1 文字描述的天然局限

传统的文档知识库（文本、PDF、表格）本质上是文字世界的检索引擎。但在真实业务中，大量关键信息天然以图片形式存在：

产品外观、包装设计
操作手册中的截图与示意图
医疗影像、建筑图纸
电商商品主图、场景图
社交媒体中的 meme、海报

仅靠文字去描述一张图片，永远存在信息折损。一张产品实拍图传达的信息量，可能抵得上 500 字的文字描述。

1.2 照片知识库的核心价值

Coze 照片知识库的出现，解决了三个关键问题：

痛点	照片知识库的解法
图片信息无法被 AI 理解	自动调用图片理解模型，将视觉信息转化为可检索的文字描述
图文关联关系松散	建立图片与描述的强绑定关系，图片即知识主体
大量图片难以管理和检索	支持批量导入 + 智能标注，快速构建可检索的图片资产库

简单来说，照片知识库让你的 AI 智能体从「只能读文字」进化到「能看图、能找图、能用图回答问题」。

1.3 多模态 RAG 的关键拼图

在 RAG（检索增强生成）架构中，照片知识库补全了多模态检索的最后一块拼图：

有了照片知识库，AI 不仅能引用文字和数据，还能在回答中直接返回相关图片，大幅提升信息表达的丰富度和准确性。

二、照片知识库 vs 文档知识库------关键差异对比

很多人会疑惑：文本知识库也能上传包含图片的 PDF，表格知识库也支持图片列，为什么还需要一个单独的照片知识库？

2.1 三种知识库中「图片」的角色完全不同

维度	文本知识库中的图片	表格知识库中的图片	照片知识库中的图片
图片角色	知识点的附属内容	表格行的一个属性字段	知识的主体本身
文字角色	知识的主体	结构化数据的主体	图片的描述/检索载体
关联方式	图片嵌入在文本 chunk 中	图片作为某行某列的值	图片与描述强绑定
检索逻辑	通过文字命中 chunk，图片附带返回	通过字段条件查询，图片作为结果展示	通过描述匹配图片，图片是核心返回物
典型场景	操作手册配图	商品列表展示	根据描述查找图片

2.2 一个具体例子帮你理解

假设你在做一个「宠物百科」智能体：

文本知识库：上传一篇关于金毛犬的文章，文章中间插入了一张金毛犬的图片。当用户问「金毛犬的特征是什么」，AI 返回文字描述的同时，会附带显示这张图片。
表格知识库：创建一个品种对照表，每行一个品种，其中一列是品种图片的 URL。当用户查询品种信息时，图片作为属性被展示出来。
照片知识库：上传 100 张不同品种狗的照片，每张自动生成描述（如"一只金毛犬在草地上奔跑"）。当用户说「我想找一张狗在草地上玩耍的图片」，AI 直接返回匹配的照片。

核心区别在于：照片知识库以图片为中心，文字服务于图片检索；文本知识库以文字为中心，图片服务于内容呈现。

下面这张图清晰展示了三种知识库在处理图片时的本质区别：

2.3 检索效果的关键差异

根据实测数据，三种方案在图片检索上有显著差异：

文本知识库中的图片：

图片放在文本上方时，chunk 匹配度分值更高
图片放在文本下方时，匹配度分值会下降
在按 token 数分割的 chunk 中，图片必须在知识点内部才能被正确关联
图片无法独立被检索，依赖文字 chunk 的命中

表格知识库中的图片：

图片不能作为查询条件，只能作为展示手段
查询时如果没有明确要求显示图片，通常不会主动返回

照片知识库中的图片：

可以通过描述直接查询到匹配的图片
支持同一描述匹配多张图片
不同描述查询多张图片时，建议控制在 2 张以内，否则匹配度会下降
不支持以图搜图（需要先通过插件将图片转为文字描述再查询）

三、照片知识库导入方式详解与对比

Coze 照片知识库目前提供本地图片上传 这一核心导入方式，同时在标注环节提供了智能标注 和人工标注两种截然不同的处理策略。导入方式和标注策略的选择，直接决定了知识库的检索质量。

3.1 导入方式：本地图片上传

在创建照片知识库时，导入类型为「本地图片」，支持上传 JPG、JPEG、PNG 三种格式，单个文件不超过 20 MB，支持一次性批量上传多张图片。

与文本知识库相比，文本知识库支持本地文档（PDF/TXT/MD/DOC/DOCX）、在线数据（网站爬取）、飞书、微信公众号、Notion 等多种导入源。而照片知识库目前仅支持本地图片上传，导入渠道相对单一，但更加聚焦于图片资产管理。

3.2 两种标注方式的深度对比

上传图片后，进入标注设置环节，这是照片知识库最关键的步骤。Coze 提供两种标注方式：

对比维度	智能标注	人工标注
处理方式	系统自动调用图片理解模型，深度理解图片并生成全面详细的内容描述信息	不执行处理，在图片导入完成后，手动添加图片描述
效率	高效，适合大批量处理	耗时较长，需要逐张编辑
描述质量	客观准确，但偏向视觉表面描述	完全可控，可融入业务语义
适用场景	图片内容本身即为核心信息（如识别图中物体、场景）	图片承载业务含义，需要自定义检索关键词
可编辑性	生成后支持手动修改和重新生成	完全手动编写
推荐策略	作为初始标注快速生成底稿	在智能标注基础上进一步精修

智能标注的实际效果

以上传一张客服二维码图片为例，智能标注会自动生成如下描述：

"这是一张微信二维码，位于一个绿色背景下的白色文本框中，二维码中间有一个绿色的圆形图标。"

可以看到，智能标注准确描述了图片的视觉内容 ------二维码的外观、颜色、布局。但它无法理解这张图片的业务含义：这是一个客服联系方式的二维码。

人工标注的价值

同样这张二维码图片，手动将描述修改为：

"这是优品尚客服联系方式。"

这样当用户问「怎么联系客服」或「客服联系方式是什么」时，AI 就能精准匹配到这张图片并返回给用户。

最佳实践：智能标注 + 手动精修

推荐的工作流程如下：

总结为三步：

先使用智能标注批量生成所有图片的初始描述
再逐一审核和修改关键图片的描述，补充业务关键词
对于业务含义明确的图片（如 logo、二维码、证件照模板），优先手动标注

3.3 与文本/表格知识库导入方式的横向对比

对比维度	文本知识库	表格知识库	照片知识库
导入源	本地文档、在线数据、飞书、微信公众号、Notion	本地文件、API、飞书、自定义	本地图片
支持格式	PDF/TXT/MD/DOC/DOCX	Excel/CSV（≤20M）	JPG/JPEG/PNG（单个≤20M）
解析方式	快速解析/精准解析	自动识别表头	智能标注/人工标注
分段策略	自动分段与清洗/按层级分段/自定义分段	按行存储	一图一描述（图片即最小单元）
导入后可编辑	可编辑分段内容	可编辑单元格	可编辑图片描述
批量处理能力	支持，可多文件上传	支持，最多10个文件	支持，批量上传多张图片

四、核心应用场景

场景 1：电商商品图片智能客服

痛点：客户问「有没有红色的运动鞋」，传统客服 Bot 只能返回文字链接。

方案：将商品图片导入照片知识库，标注描述（如"红色 Nike 跑步鞋，网面透气，白色鞋底"）。AI 可以根据客户的自然语言描述，直接返回匹配的商品图片。

复制代码

用户：有没有适合跑步的红色鞋子？
AI：为您找到以下商品 👇
    [红色 Nike 跑步鞋图片]
    [红色 Adidas 慢跑鞋图片]

场景 2：内容创作与文章配图

痛点：写文章时需要配图，传统方式要在图库中反复搜索。

方案：将常用素材图片导入照片知识库并标注描述。创作时，AI 根据文章内容自动匹配合适的配图。

场景 3：设计素材管理与检索

痛点：设计团队积累了大量素材，但查找困难。

方案：将设计素材批量导入照片知识库，利用智能标注自动生成描述，再根据需要手动补充关键标签。需要素材时，用自然语言描述即可检索。

场景 4：产品操作手册（文本知识库 + 照片知识库协同）

痛点：纯文字的操作指南用户看不懂。

方案：

文本知识库存放操作步骤说明（在知识点内部嵌入操作截图）
照片知识库存放常见故障现象图片（标注故障描述）
用户描述故障现象时，AI 先从照片知识库匹配故障图片确认问题，再从文本知识库返回解决方案

场景 5：旅游/房产/餐饮行业的视觉问答

痛点：用户想看"海景房的阳台效果"、"餐厅的环境照片"、"景点实拍图"。

方案：将场景照片导入照片知识库，标注详细的场景描述。用户用自然语言提问时，AI 直接返回对应的实拍图片，体验远优于纯文字描述。

五、实操指南：从创建到使用（全流程图解）

下面以一个「人工客服」智能体为例，演示照片知识库从创建到最终生效的完整流程。

整体流程概览：

其中步骤 ④⑤（标注相关）是核心环节，直接决定检索质量。

5.1 第一步：创建智能体

首先在 Coze 平台创建一个智能体。进入「项目开发」页面，点击「创建智能体」，输入智能体名称（如"人工客服"）、功能介绍（如"人工客服联调方式"），选择图标后点击确认。

5.2 第二步：进入资源库创建照片知识库

智能体创建完成后，需要为它准备知识来源。在 Coze 左侧导航栏点击「资源库」，进入资源管理页面。点击右上角的「+ 资源」按钮，在下拉菜单中选择**「知识库」**。

此时会弹出「创建知识库」对话框。这里有两个关键选择：

知识库创建方式：选择「创建扣子知识库」（支持照片、文本、表格知识库，智能切换管理，适合轻量检索场景）
知识库格式：点击右侧的**「照片类型」**标签

然后填写知识库的名称（如"人工客服二维码"）和描述（如"人工客服二维码图片"）。可以看到，导入类型显示为**「本地图片 - 上传 JPG, JPEG, PNG ...」**。

注意：此处可以选择「完成创建」或「创建并导入」。选择「创建并导入」可以直接进入图片上传流程。

5.3 第三步：上传图片

进入新增知识库流程后，页面顶部显示三个步骤：① 上传图片 → ② 标注设置 → ③ 数据处理。

在上传区域，可以点击上传或拖拽图片 到指定区域。支持 JPG、JPEG、PNG 格式，每个文件不超过 20 MB。

上传完成后，页面下方会显示已上传的文件列表，包括文件名和文件大小。确认无误后，点击右下角的**「下一步」**。

5.4 第四步：选择标注方式

进入步骤 2「标注设置」。这是照片知识库最关键的环节，直接决定了图片的检索效果。系统提供两个选项：

① 智能标注：深度理解图片，自动提供全面详细的内容描述信息
② 人工标注：不执行处理，在图片导入完成后，手动添加图片描述

如何选择？ 如果你的图片数量较多且需要快速处理，先选智能标注；如果图片承载特定业务含义（如品牌 logo、二维码、特定产品型号），建议选智能标注后再手动精修。

5.5 第五步：查看与编辑标注结果

选择智能标注并完成数据处理后，进入知识库详情页面。可以看到每张图片下方都有系统自动生成的描述。

以客服二维码为例，智能标注自动生成的描述为：

"这是一张微信二维码，位于一个绿色背景下的白色文本框中，二维码中间有一个绿色的圆形图标。"

这段描述准确描述了图片的视觉内容，但缺少业务语义------用户不会问"有没有绿色背景的二维码"，而是会问"客服联系方式是什么"。

因此，我们需要手动编辑描述，将其修改为贴合业务场景的内容：

"这是优品尚客服联系方式。"

修改后，当用户询问客服联系方式时，AI 就能精准匹配并返回这张二维码图片。

5.6 第六步：将照片知识库添加到智能体

照片知识库创建完成后，需要将它关联到智能体。回到智能体编辑页面，在中间「编排」区域找到 知识 > 照片 模块，点击右侧的**「+」号**，选择刚才创建的照片知识库。

页面提示："照片上传到知识库后自动/手动添加语义描述，智能体可以基于照片的描述匹配到最合适的照片"------这正是照片知识库的核心工作原理。

5.7 第七步：调试验证效果

一切配置完成后，在右侧「预览与调试」区域测试效果。例如点击预设问题「优品尚人工客服联系方式」，可以看到 AI 成功从照片知识库中检索到匹配的二维码图片，并在回答中直接展示给用户。

在调试结果中可以看到：

AI 标注了**「已搜索知识库」**，表明确实从照片知识库中进行了检索
回答中直接渲染了二维码图片
同时返回了图片的描述文字

至此，一个包含照片知识库的智能体就完整搭建完成了。

六、使用注意事项（避坑指南）

6.1 图片上传限制

限制项	具体要求
支持格式	JPG、JPEG、PNG
单文件大小	不超过 20 MB
批量上传	支持一次导入多张
不支持格式	GIF、SVG、WebP、BMP、TIFF 等

建议：如果图片格式不在支持范围内，可以提前用工具批量转换为 PNG 或 JPG 格式。对于大于 20MB 的高清图片，建议先压缩后再上传。

6.2 标注质量直接决定检索效果

照片知识库的检索本质上是通过描述文字的向量匹配来查找图片。描述写得好不好，直接影响用户能不能找到这张图。

核心链路：用户查询词 ↔ 图片描述 之间的语义相似度决定了能否命中。因此，描述的质量就是检索的质量。

常见标注误区：

误区	示例	问题
描述太笼统	"一张照片"	几乎不可能被精准匹配
只描述外观	"一个黑白相间的二维码"	用户不会用外观特征搜索二维码
缺少业务语境	"一双红色的鞋"	缺少品牌、型号、用途等关键检索词
描述过长	超过 500 字的详细描述	向量匹配时关键词被稀释

标注要素清单：

复制代码

✅ 主体：图片中的核心对象是什么（产品名、人物、场景）
✅ 特征：颜色、形状、状态、动作（红色、圆形、运行中）
✅ 业务标签：该图片在业务中代表什么（客服二维码、产品正面图、户型图）
✅ 检索关键词：用户可能用什么词来查找这张图
✅ 用途场景：适合在什么场景使用（可选）

6.3 检索匹配的数量限制

单一描述查询多张图片：效果较好，可以返回多张描述相似的图片
多个不同描述同时查询 ：建议不超过 2 个不同描述，否则匹配度会显著下降
最大召回数量：受系统召回值设置的限制，并非无上限

建议：如果需要查询多张不同类型的图片，建议拆分为多次查询，或通过工作流串联实现。

6.4 不支持以图搜图

当前照片知识库不支持以图搜图（即用户上传一张图片，系统查找相似图片）。如果业务中有这个需求，可以通过以下变通方案实现：

6.5 智能标注 vs 人工标注的选择策略

场景	推荐方式	理由
大量自然场景照片（风景、人物、动物）	智能标注	AI 擅长描述视觉内容
品牌 logo、企业二维码	人工标注	业务含义无法从外观推断
产品展示图	智能标注 + 手动精修	外观描述有价值，但需补充型号、品类
操作界面截图	人工标注	截图中的业务流程需要人工理解
设计素材（icon、插画）	智能标注 + 补充标签	视觉描述为基础，风格标签需手动补充
医疗/专业领域图片	人工标注	专业术语和诊断信息需要领域知识

6.6 知识库命名与组织规范

按业务模块分库：如"商品主图"、"客服物料"、"操作手册截图"等，避免将所有图片混入一个知识库
知识库名称要清晰：命名应能直接反映内容主题，便于多个知识库协同管理
描述字段善加利用：创建知识库时的描述字段，可以帮助团队成员理解该库的用途和范围

6.7 与 Prompt 配合的注意事项

将照片知识库添加到智能体后，建议在 Prompt 中明确引导 AI 的图片检索行为：

推荐的 Prompt 写法：

复制代码

当用户询问产品外观、要求查看图片、或描述某个视觉场景时，
请优先从照片知识库中检索匹配的图片并展示给用户。
如果找到匹配图片，先展示图片，再用文字补充说明。
请读取知识库内容，不要发散。

需要注意：

加上「请读取知识库内容，不要发散」可以有效减少 AI 的幻觉问题
如果同时使用了多个知识库（文本 + 照片），需要在 Prompt 中明确优先级
根据实际测试效果持续调优 Prompt 策略

6.8 常见问题排查

问题	可能原因	解决方案
用户提问后不返回图片	描述与用户查询关键词不匹配	优化图片描述，加入用户常用查询词
返回了错误的图片	多张图片描述过于相似	增加差异化描述，标注各图片的独特特征
图片上传失败	文件格式不支持或超过 20MB	转换格式/压缩文件大小
智能标注结果不准确	图片内容复杂或含大量文字	手动编辑标注内容
一次查询返回不全	查询了多个不同描述的图片	拆分为多次查询，每次不超过 2 种描述

七、总结

Coze 照片知识库不是文档知识库的简单「图片版」，而是一种以图片为中心的全新知识组织方式。它的核心逻辑是：

图片是知识本身，文字描述是检索的桥梁。

对比传统文档知识库将图片视为文字的附属品，照片知识库真正将视觉信息提升为一等公民。在电商、内容创作、设计管理、客户服务等视觉信息密集的场景中，它能显著提升 AI 智能体的回答质量和用户体验。

关键要点回顾：

如果你的业务中有「看图」和「找图」的需求，照片知识库值得认真用起来。

参考资料：

Coze 官方文档 - 图片知识库
《Coze 全场景知识库指南》
《Coze 知识库中图片的实验与测试》