多模態開發：讓 AI 能看、能聽、能說
世界是多模態的，我們透過視覺、聽覺、文字來感知一切。傳統 AI 一次只能處理一種資訊，而多模態 (Multimodal) AI 則能像人一樣，同時理解並處理來自不同形式的資料，如圖像、聲音、影片和文字。
多模態的商業價值
多模態 AI 打破了人機互動的界線，讓 AI 能更全面地理解真實世界，從而開創了全新的商業應用：
- 零售業: 用戶可以上傳一張圖片，搜尋同款或風格類似的商品（以圖搜圖）。
- 製造業: 產線上的相機拍到瑕疵品，AI 能理解影像並自動觸發警報，甚至生成一份異常報告。
- 醫療業: 醫生可以圈出 X 光片中的可疑區域，然後用語音提問：「這個區域的特徵與 A 病例的相似度有多少？」
- 保險業: 用戶可直接上傳車禍現場照片，AI 自動分析車損狀況、預估理賠金額，生成理賠申請初稿。
graph TD
A["圖片"] --> C{"多模態模型"};
B["文字: 「這張圖裡有什麼?」"] --> C;
D["聲音"] --> C;
C --> E["統一的語意理解"];
E --> F["生成文字/語音回答"];
多模態應用開發的核心：組合式輸入
多模態模型的應用開發，關鍵在於如何建構包含多種資料格式的輸入，並解析可能包含多種格式的輸出。
應用案例：視覺問答 (Visual Question Answering)
🤔 不佳的 Prompt
這張圖片裡有什麼？
🤖 AI 可能的回應
這是一張圖片。 圖片裡有一些東西。 看起來像是水果。 可能是蘋果。
🚀 優化的 Prompt
# 任務
分析這張圖片，並回答我的問題。
[圖片內容] + "這張圖片裡有幾顆蘋果？它們的顏色是什麼？"
🤖 AI 可能的回應
這張圖片裡有 3 顆蘋果。其中 2 顆是紅色的，1 顆是綠色的。
💡 分析與商業價值
在這個案例中，輸入給 AI 的不僅僅是文字，還包含了一張圖片。AI 需要具備理解圖片內容（識別物體、計數、辨別顏色）的能力，並將這些視覺資訊與文字問題結合起來，才能生成正確的答案。這為打造更直觀、更符合人類習慣的互動體驗提供了可能。
不佳 Prompt 的問題分析：
- 缺乏具體性：問題過於籠統，沒有明確的目標
- 沒有結構化：沒有提供清晰的任務框架
- 缺乏精確性：沒有要求具體的資訊（如數量、顏色等）
- 沒有多模態整合：沒有明確指示要結合圖片和文字資訊
優化 Prompt 的優勢：
- 明確任務框架：「分析這張圖片，並回答我的問題」提供清晰指導
- 具體問題要求：明確要求計數和顏色辨識
- 多模態整合：明確指示要結合圖片內容和文字問題
- 結構化輸入：清晰的輸入格式便於 AI 理解任務
在程式碼中處理多模態輸入
在使用 Gemini 等多模態模型的 API 時，我們需要將不同模態的資料組合成一個請求。現代多模態應用開發包含以下關鍵要素：
1. 資料格式處理
多模態系統需要處理各種不同格式的資料：
- 圖像資料：處理 JPEG、PNG、WebP 等格式的圖像
- 音頻資料：處理 MP3、WAV、AAC 等格式的音頻
- 視頻資料：處理 MP4、AVI、MOV 等格式的視頻
- 文字資料：處理各種語言和格式的文字
2. 資料預處理
在將資料傳送給 AI 模型之前，需要進行適當的預處理：
- 格式轉換：將各種格式轉換為模型支援的標準格式
- 大小調整：調整圖像和視頻的解析度以符合模型要求
- 品質優化：確保資料品質，移除噪音和無關資訊
- 編碼處理：將二進制資料轉換為適當的編碼格式
3. 請求組合
將不同模態的資料組合成一個統一的請求：
- 結構化組合：按照模型要求的格式組織多模態資料
- 上下文管理：確保不同模態資料之間的語義關聯
- 優先級處理：根據任務需求調整不同模態資料的重要性
- 錯誤處理：處理資料缺失或格式錯誤的情況
這些技術讓開發者能夠創建更豐富、更直觀的 AI 應用。例如，在電商應用中，用戶可以上傳產品圖片並用語音描述需求，AI 能夠同時理解視覺和語音資訊，提供更精準的產品推薦。
多模態技術的成熟，正開啟無數創新的應用可能，從智慧監控、醫療影像分析，到更具互動性的教育和娛樂體驗，都將被重新定義。