文档图像理解
在 XpertAI 的知识流水线中，文档图像理解节点 负责对知识文档中的图片、截图等视觉信息进行智能分析和结构化提取。 它通过插件化策略机制接入不同的 视觉模型（VLM） 或 OCR 工具，实现多模态内容的自动识别与理解，使非结构化的图像信息转化为可被知识系统索引与推理的文本知识。
功能概述
文档图像理解节点是知识流水线的重要环节，主要用于：
- 自动识别文档中的图片内容（如 PDF 中的插图、截图、表格图像等）；
- 结合上下文进行图像语义理解（例如用视觉语言模型解释图表含义）；
- 提取并生成结构化知识块（Chunks），使图片内容能与文本一同参与向量索引与召回；
- 统一多模态知识处理流程，让知识库具备“图文并茂”的语义理解能力。
该节点通常位于“文档转换器” 和 “分块器”之后，在文档被解析后自动识别其中的图片区域，并使用配置的视觉模型进行智能理解。
应用场景
1. 视觉图表理解
对财务报表、业务指标趋势图等图片进行分析，提取其中的指标变化、图例说明及数值关系，辅助构建结构化的知识索引。
2. 扫描文档识别（OCR）
利用 OCR 插件识别扫描版 PDF、合同影像、发票等图片中的文字内容，生成对应文本块供后续分块与索引使用。
3. 技术文档与图纸解析
在技术白皮书、专利说明书等带有大量结构图、流程图的文档中，自动识别图片内容并进行语言化描述，便于知识库问答时精准检索。
4. 产品说明与广告素材理解
将图片类营销素材、UI 截图或宣传图中的文案与设计要点提取出来，使知识库具备视觉内容问答能力。
插件策略机制
XpertAI 的知识流水线节点均通过 插件策略（Strategy） 实现可扩展性。
文档图像理解节点通过统一的接口协议 IImageUnderstandingStrategy 支持多种实现，包括：
- 视觉语言模型（VLM）类插件：如 GPT-4V、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro，用于图片语义理解与上下文关联描述；
- OCR 识别类插件：如 PaddleOCR、Tesseract、Azure Vision OCR，用于高精度文本提取；
- 图表与可视化解析插件：支持将复杂图表（如柱状图、折线图、饼图）解析为结构化指标信息；
- 多模态模型融合插件：结合视觉模型与文本模型，生成具备上下文逻辑的知识块。
插件的接入方式完全开放，开发者可以使用 XpertAI Plugin SDK 定义新的图像理解策略，实现自定义的识别逻辑或模型调用。
节点运行逻辑
文档图像理解节点在流水线中执行时，会：
- 读取前置节点输出的知识文档；
- 调用所选插件策略分析文档中的图片；
- 将提取到的结果写入文档的分块（chunks）结构；
- 更新文档状态为“已理解（UNDERSTOOD）”，并传递至后续节点。
在 调试模式（Draft/Preview） 下，节点会对有限的图片执行测试推理，并预览结果； 在 正式模式（Production） 下，节点会批量处理所有图片并更新到知识库文档中。
特性亮点
- 🔌 插件化架构：可自由选择或扩展视觉模型、OCR 服务；
- 🧠 上下文增强：结合文档语义与图片内容共同理解；
- 🧩 结构化输出：生成可索引的多模态知识块；
- ⚙️ 支持多模型协同：可同时接入 VLM 与 OCR 工具；
- 🧾 可视化预览与调试：在知识流水线中实时查看识别效果。
与其他节点的协作
| 节点类型 | 协作关系 |
|---|---|
| 文档源节点 | 提供包含图片的原始文件输入 |
| 文档转换节点 | 解析文件结构与图片元数据，为图像理解做准备 |
| 文档分块节点 | 接收图像理解结果，将图文内容分块组织 |
| 知识库索引节点 | 对理解后的文本块执行向量化与索引 |
总结
文档图像理解节点让 XpertAI 的知识流水线真正实现了从 “文本理解” 到 “视觉理解” 的跨模态升级。 它使知识库能够从复杂的 PDF、PPT、报告、技术文档中提取出更全面的语义信息，构建真正可理解世界的智能知识体系。