各位同仁，下午好！ 今天我们齐聚一堂，探讨一个在多模态AI应用中日益重要的话题：多模态路由（Multi-modal Routing）。随着人工智能技术渗透到各个领域，我们处理的数据类型也变得越来越复杂，尤其是图像数据。一张图片可能蕴含着多种信息：它可能是一份需要提取文字的文档，可能是一张需要理解场景内容的照片，甚至可能是两者的结合。如何高效、智能地处理这些异构信息，避免“一刀切”式的低效处理，正是多模态路由所要解决的核心问题。 我们将聚焦于一个具体的应用场景：利用视觉模型识别图片内容，智能决定是将其路由到光学字符识别（OCR）节点进行文字提取，还是路由到图像描述（Image Captioning）节点生成图片描述。这不仅仅是技术上的优化，更是资源管理、效率提升和用户体验优化的关键。 1. 问题的提出与背景：为什么需要多模态路由？ 在传统的AI系统中，当我们接收到一张图片时，往往会采取两种策略之一： 统一处理： 将所有图片都送入一个通用的处理管线，例如，对所有图片都尝试进行OCR，或者都尝试生成图像描述。 人工/元数据区分： 依赖于人工标记或图片附带的元数据（如文件类型、用户上传时选择的 …
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