CN119474020A 一种基于截图的视觉语言模型交互方法、设备及介质 （山东浪潮科学研究院有限公司）_第1页
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本申请公开了一种基于截图的视觉语言模请通过上述方法解决了用户截图图像信息搜索2基于预设的截图目录，对所述截图目录的目录时间戳进行时间戳遍历分析获取用户指令数据，并对所述用户指令数据和所述文本分析数据进行综合语义分析，对所述当前时间戳进行更新，以确定所述当前时间戳之后的检测时间基于所述第一推荐评估参数和所述第二推荐评估参数，通过截图数据处理性能分析，在所述优选分析模型为云端模型的情况下，调用预设的LiteLLM库中的completion函在所述优选分析模型为本地模型的情况下，调用预设的Ollama库在所述调用函数为completion函数的情况下，将所述用户当前截图数据进行数据封在所述调用函数为chat函数的情况下，在预设的本地环境中3基于所述用户指令影响参数，对所述文本分析数据进行模拟指令基于预设的展示界面配置，对所述截图分析结果进行排版，得根据所述截图分析结果的初始展示界面，通过展示界面实时配置，将所述截图分析结果存储至预设的缓存地址，并对所述缓存地在所述缓存地址的存储剩余空间低于预设的存储阈值时，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执基于预设的截图目录，对所述截图目录的目录时间戳进行时间戳遍历分析获取用户指令数据，并对所述用户指令数据和所述文本分析数据进行综合语义分析，10.一种基于截图的视觉语言模型交互方法的非易失性计算机存储介质，存储有计算基于预设的截图目录，对所述截图目录的目录时间戳进行时间戳遍历分析4获取用户指令数据，并对所述用户指令数据和所述文本分析数据进行综合语义分析，56[0010]在本申请的一种实现方式中，对用户指令数据和文本分析数据进行综合语义分7图2为本申请实施例提供的一种基于截图的视觉语言模型交互设备内部结构示意[0024]例1：截图检测模块持续监控用户指定的截图存储目录，及时发现新增的截图文8[0032]本申请通过对用户当前截图数据进行分析模型推荐评估[0034]例2：图片类型特征分析通过计算颜色直方图，可以区分不同颜色分布的图像类[0040]具体包括：在优选分析模型为云端模型的情况下，调用预设的LiteLLM库中的[0043]例3：若用户选择使用云端模型（如OpenAI、Qwen模块将调用LiteLLM库中的[0044]若用户选择使用本地模型（如Ollama框架中的模型模块则调用Ollama库中的9[0053]在对用户指令数据和文本分析数据进行综合语义分析，以得到截图分析结果之[0061]设置页面用于配置API密钥、模型ID、截图目录路径和Ollama本地模型的启用情[0066]图2为本申请实施例提供的一种基于截图的视觉语言模型交互设备内部结构示意[0067]本申请的一些实施例提供的对应于图1的一种基于截图的视觉语言模型交互的非[0072]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或

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