本文介绍了如何使用大模型网关平台预置的工业质检智能体。
大模型网关平台预置了工业质检智能体。该智能体能够从包含 PCBA 板的图片中识别各种不同类型、规格和形状的元器件(如电容、电阻、芯片、连接器等),快速定位元器件的各种缺陷(包括但不限于漏装、错装、短路、开路等),并回答缺陷在 PCBA 板上的具体位置,方便进行修复和处理。
要使用工业质检智能体,您需要:
创建一个网关访问密钥,并为该密钥绑定工业质检智能体。相关操作,请参见调用平台预置智能体。
获取网关访问密钥的 API key。相关操作,请参见查看密钥(API Key)。
调用工业质检智能体 API 执行质检任务。关于 API 的使用说明,请参见 API 使用方法。
使用工业质检智能体前,您可以先通过预览功能体验其能力。预览只需要一个网关访问密钥即可。
注意
预览时产生的模型调用会消耗该密钥的免费资源配额。请确保网关访问密钥有可用的配额。
登录大模型网关控制台。
工业质检智能体的使用方式整体上符合 OpenAI 标准 Chat 接口,仅有微小差异。您可以参考 OpenAI 相关文档 进行调用。具体差异,请参见与 OpenAI 的不同之处。
以下是对单张图片进行检测的示例:
curl "https://ai-gateway.vei.volces.com/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "AG-quality-inspection-agent", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "图中元器件的型号是什么" }, { "type": "image_url", "image_url": {"url": "b64_img_url"} } ] } ], "stream": false }'
向工业质检智能体发送的请求中如果包含参考图片,需要通过 content
字段依次传入:
示例
在以下示例中,content
依次包含以下对象:text
提示词、image_url
待识别的目标图片、image_url
提示词中引用的参考图片。
curl "https://ai-gateway.vei.volces.com/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "AG-quality-inspection-agent", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "请找出图中与参考图像相同的目标,判断它的型号是否是27VL" }, { "type": "image_url", "image_url": {"url": "b64_img_url"} }, { "type": "image_url", "image_url": {"url": "b64_guide_img_url"} } ] } ], "stream": false }'
工业质检智能体的调用按次收费。在响应体中 usage
各个字段的值均为 0。
示例:
{ "id": "vision-agent-1737699973450", "object": "chat.completion", "created": 1737699973450, "model": "vision-agent", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "\"图中的元器件型号是27VL。\"" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0 }, "system_fingerprint": "" }
工业质检智能体暂不支持流式返回。