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Simon facc04aa65 chore: docs 结构整改 + compose 双目录对齐(合并重建提交)
本提交为 .git 对象库损坏后的重建提交,内容等价于原先三个本地提交
(5e2fd4c2 / 57a53c98 / 5d7e1873)的累积结果,未做任何额外改动。

一、docs 结构整改(整改 #14)
根因:重构时新结构为 untracked 文件,执行 git stash(未带 -u)未纳入,
随后 git reset 拉回 HEAD 旧 tracked 树,导致旧树复活、新旧两棵目录
树并存于 docs/,共 791 文件、双分类体系冲突。

修复动作:
- b2 同名异主题文件改名迁移保全 9 个
- C 类 39 个孤立文件按主题正确归类
- A/B1 类 222 个重复文件删除(新结构已有内容副本)
- 9 个旧独有空目录删除
- 270 处内部引用按 verified 映射改写
- 整改记录 #14 登记于 04-运维文档/部署运维

结果:docs 791 → 569 文件,顶层仅规范 8 类 + 治理文件,单树恢复。
残留:约 20 处指向从未存在文件的陈旧死链,归入独立文档卫生任务。

二、compose 双目录对齐(消除踩坑 A)
- docker-compose.yml:nginx 前端挂载全部由根目录 frontend-*/dist
  改为 src/frontend-*/dist(h5 / agent / admin / terminal)
- docker-compose.dev.yml:dev 服务 build context 与卷同步改 src/
- 效果:本地 docker compose up 不再把根目录 stale dist 挂回,
  与线上一致,分叉隐患消除(已 docker compose config 校验通过)

防复发铁律:
- 重构须提交;仓库修复须 git stash -u 或先 commit
- 新结构须 git add 并提交,避免再次 untracked 复活
- H5 改动只动 src/frontend-h5/,禁改根目录遗留 frontend-*/
2026-08-07 22:31:32 +08:00

2.9 KiB
Raw Blame History

PRD - 多模态视觉理解

REQ编号: REQ-AI-003 版本: v1.0 优先级: P2 阶段: 中期(3-4个月) 作者: 宋献 日期: 2026-07-19


一、问题陈述

用户问题

  • 员工遇到错误弹窗、蓝屏、代码报错等问题时,只能文字描述
  • 文字描述往往不准确,AI 难以理解真实问题
  • 导致问题解决效率低

业务目标

  • 员工上传截图后,AI 自动识别图片内容
  • AI 根据图片给出诊断建议或解决方案
  • 提升问题一次解决率

二、需求范围

2.1 核心功能

功能 描述
图片理解 上传截图后,AI 自动识别图片内容
错误识别 自动识别错误码、蓝屏、弹窗、日志等
诊断建议 根据图片内容给出诊断建议
多图支持 支持一次上传多张图片

2.2 非目标

  • 不支持视频理解
  • 不支持语音理解(后续迭代)
  • 不支持图片编辑/标注

三、用户故事

角色 用户故事 验收标准
员工 我可以上传问题截图获取帮助 上传截图后,AI 自动分析并给出建议
员工 我可以一次上传多张图片 最多支持 4 张图片同时上传分析
坐席 我可以看到用户上传的图片 图片作为消息展示,点击可放大

四、功能详情

4.1 交互流程

员工上传图片 → AI视觉模型分析 → 识别问题类型 → 生成诊断建议 → 返回给用户

4.2 支持的图片类型

类型 示例
错误弹窗 "连接失败"、"权限不足"
蓝屏/黑屏 Windows BSOD、系统崩溃
代码报错 编译器错误、运行时异常
日志截图 应用日志、服务器日志
UI异常 界面显示异常、布局错乱

4.3 返回格式

{
  "image_description": "Windows 10 蓝屏,错误代码 DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL",
  "problem_type": "系统崩溃",
  "diagnosis": "可能是驱动程序不兼容导致",
  "suggestions": [
    "尝试重启计算机",
    "检查最近安装的驱动程序",
    "使用系统还原恢复"
  ],
  "confidence": 0.85
}

4.4 技术方案

  • 调用视觉大模型 API(如 GPT-4V、Claude Vision
  • 图片先压缩再发送,控制成本
  • 支持主流图片格式:JPG、PNG、GIF、BMP

五、指标设计

指标 目标 测量方式
图片理解准确率 ≥ 75% 识别结果被标记正确的比例
平均响应时间 ≤ 5s 上传图片到返回结果的时间
用户满意度 ≥ 4.0 用户对AI理解结果的评价

六、技术依赖

依赖项 说明
视觉大模型 API 图片理解能力
文件上传服务 REQ-用户-002

七、关联文档

  • 前置需求: REQ-用户-002 文件上传
  • 后续需求: 无