# 拍照提问模式 —— 设计方案

状态：**草案，未实现**。本文档只做设计，`feature_pic` 分支尚未修改任何业务代码。
唯一的硬阻塞项（后端视觉能力）已于 2026-09-03 复查解除，见 §2.2。

## 1. 背景与目标

现有 `elec_rag_ui` 是纯文本 RAG 问答：用户打字提问 → 检索本地知识库 → llama-server 生成回答。
本功能希望新增一种输入方式：**用摄像头拍一张照片，直接针对这张照片提问**（例如对着一个实物部件拍照问"这是什么型号"），
而不是先打字检索文档。

## 2. 关键前提核实（2026-09-03 现场查证，ER160 pad，192.168.31.48）

### 2.1 摄像头硬件 —— 已具备，风险低

```
/dev/video0/1 -> Hy-Usb2.0-1*MIC: Hy-QSXGA(8950)   # 约500万像素 USB 摄像头，带麦克风
/dev/video2/3 -> Hy-Usb2.0-2*MIC: Hy-8M(8079)-Ca   # 约800万像素 USB 摄像头，带麦克风
lsusb: 1bcf:2cef / 1bcf:2ce4  Sunplus Innovation Technology Inc.
```

两个都是标准 **USB UVC（USB Video Class）** 摄像头，不是需要专有 ISP 驱动的 CSI 摄像头。
Chromium/Electron 的 `navigator.mediaDevices.getUserMedia()` 原生支持 UVC 设备，**不需要额外驱动或胶水代码**。
一台设备接了两个摄像头，需要在 UI 里做设备选择（`enumerateDevices()` 列出后选 `deviceId`），
或者约定固定用其中一个（待确认哪个摄像头是安装时实际对外的那个）。

### 2.2 推理后端视觉能力 —— **已确认可用（2026-09-03 复查更新）**

初次核实时（见本文档历史）当前模型是纯文本的，`allow_image=0`；**复查时 er_backend 已经换成带
`--mmproj` 的多模态配置**：

```
/home/work/houmo-HLIELLama-xh2-2.1.0/bin/llama-server \
  -m /home/work/models/LLM/HiModel_xh2_qwen3.5-9b_w4a8_256_256k_b1_1chip_2cores_v1.4.0_20260708.gguf \
  --mmproj /home/work/models/LLM/mmproj_xh2_qwen3.5-9b_w4a8_2cores_vit_896x896_v1.4.0_20260708.gguf \
  -c 8192 --parallel 1 --host 127.0.0.1 --no-warmup --port 8081 --presence_penalty 1.5 --reasoning-budget 0
```

启动日志确认：

```
loaded multimodal model, '.../mmproj_xh2_qwen3.5-9b_w4a8_2cores_vit_896x896_v1.4.0_20260708.gguf'
==========model info===========================
=allow_image  =     1
=allow_audio  =     0
=vision_width =   896
=vision_height=   896
=model_desc   = qwen35 9B Q4_0
==========model info===========================
```

**并且做了端到端真实请求验证**（不只是看模型加载日志），直接对 `http://127.0.0.1:17700/v1/chat/completions`
（即前端 `generator.ts` 实际会调用的同一个地址）发了一个带 `image_url` content-part 的请求：

```
HTTP 200，耗时 2.6s
返回：{"content": "黑色"}   —— 测试图片本身就是 1x1 黑色像素，模型回答正确，
                             证明图片被真实理解，不是被忽略/幻觉回答
```

**结论：阻塞项已解除**，现在的 er_backend 代理路径（`ER_BACKEND_URL/v1/chat/completions`）原生支持
OpenAI 风格的 `image_url` content-part，前端可以直接照 §5.2 的格式发请求，不需要额外适配层。

**顺带记录的性能数据**（用于 §6 加载态 UI 设计参考）：这次测试用的是 1×1 像素的极简测试图，
`prompt_tokens` 却达到了 **808**——印证了启动日志里的警告"Qwen-VL models require at minimum
1024 image tokens"，即**无论照片内容/分辨率如何，视觉编码本身有一个较高的固定 token 开销**
（896×896 的 ViT 编码器决定的，不是按源图片大小线性变化）。prefill 速度约 373 tokens/s，
换算下来光是"看懂一张图"这一步就要 ~2 秒起，生成回答的时间还要另外算——真实拍照场景（图片本身
+ 问题文字）单次问答预计在 3-8 秒量级，UI 必须要有明确的"识别中"等待态，不能让用户以为卡死了。

## 3. 功能范围（建议先做 MVP）

**MVP 包含：**
- 聊天输入区新增"拍照"入口，唤起摄像头取景 → 拍照 → 预览/重拍 → 确认
- 确认后的照片作为一条用户消息的"附件"，和文字问题一起发送
- 复用现有流式回答渲染（think 块、逐字输出等现有 ChatPanel 能力不用改）
- 不做检索（不查向量库）：拍照提问是纯粹的"图 + 文"直接对话，不掺 RAG 上下文

**明确不做（本期）：**
- 不做"拍照 + 知识库联合检索"（比如拍照后再去匹配文档库里的相关图片/文字）——这需要图像
  embedding/CLIP 之类的能力，目前项目里完全没有这块基础设施，属于完全独立的大功能，先不纳入
- 不做连续视频流分析，只做单张静态拍照
- 不做照片持久化存储/历史相册（先按"用完即弃"设计，见 §6.5 的取舍说明）

## 4. 用户体验流程

```
[聊天界面输入框旁] 新增相机图标按钮
        │ 点击
        ▼
[取景弹层] 全屏/半屏显示 <video> 实时预览
   ├─ 有多个摄像头 → 顶部下拉切换设备
   ├─ [拍照] 按钮 → 定格成 <canvas> 快照
   └─ 拍完后：[重拍] [使用这张]
        │ 使用这张
        ▼
[输入框上方] 出现照片缩略图（可点 x 移除，可再次点击重新打开取景）
        │ 用户在输入框打字问题（可选，留空则用默认 prompt "描述这张图片"）
        │ 点击发送
        ▼
[聊天记录] 新增一条用户消息：缩略图 + 问题文字
[聊天记录] 助手消息流式输出回答（复用现有渲染）
```

## 5. 技术方案

### 5.1 摄像头采集（渲染进程）

用浏览器标准 API，**不经过 IPC**：

```typescript
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: { deviceId } })
// <video> 绑定 stream 实时预览
// 拍照：canvas.drawImage(videoEl, 0, 0) 后 canvas.toDataURL('image/jpeg', quality)
```

需要在 `src/main/index.ts` 的权限处理器里确认/放行摄像头权限——现有代码：

```typescript
session.defaultSession.setPermissionRequestHandler((webContents, permission, callback) => {
  const allowed = permission === 'media' || permission === 'microphone'
  callback(allowed)
})
```

Electron 里摄像头请求的 `permission` 具体是不是也归为 `'media'`（跟麦克风共用同一个值）需要
实测确认，不确定的话要加日志打印实际收到的 permission 字符串，照实际情况调整判断条件。

### 5.2 请求格式：OpenAI 视觉 content-parts

现有 `generator.ts` 发给 llama-server 的 `messages[].content` 是纯字符串。视觉请求要改成
OpenAI 兼容的多段 content：

```typescript
{
  role: 'user',
  content: [
    { type: 'text', text: userQuestion },
    { type: 'image_url', image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${base64Data}` } }
  ]
}
```

`generator.ts` 的 `streamGenerateLlamaCpp` 需要能接受这种数组形式的 content（简单改成联合类型，
现有文本对话路径不受影响，用字符串走老路径）。

### 5.3 IPC 设计（新增，不改动现有 `query` 通道）

参照现有 `query` 的"invoke 触发 + push 事件流"模式，新增一套平行的通道，互不干扰：

```typescript
// preload
visionQuery: (payload: { imageBase64: string; question: string }) => Promise<void>

// 主进程新增 vision-query handler，push 事件：
// vision-query:delta / vision-query:done / vision-query:error
```

主进程侧新建 `src/main/rag/visionGenerator.ts`（或直接扩展 `generator.ts` 加一个
`streamGenerateVision()`），直接调 `ER_BACKEND_URL/v1/chat/completions`，**跳过**
`embedOne`/`search` 这两步（MVP 不做检索，见 §3）。

### 5.4 配置项（`AppConfig` 新增字段）

```typescript
vision: {
  enabled: boolean          // 总开关，默认 false，等后端具备能力再打开
  cameraDeviceId: string    // getUserMedia deviceId，空字符串 = 使用默认/第一个
  maxImageDimension: number // 上传前压缩的最长边（如 1024），控制 payload 大小和推理时延
  jpegQuality: number       // 0-1，默认 0.85
  defaultPrompt: string     // 用户没打字时的默认问题，如"描述这张图片的内容"
}
```

`enabled` 默认关闭：在 er_backend 视觉能力就绪之前，这个入口在设置里默认不显示，避免用户点了
拍照却发现后端直接报错。

### 5.5 是否持久化照片

**建议不落盘**，只在当次会话的内存/聊天记录里保留 base64（或一个内存 Blob URL 用于渲染缩略图），
应用重启后历史照片随聊天记录一起清空——跟现有"聊天记录本身也不持久化到数据库"的现状保持一致
（现有文本问答记录也只是内存里的 Pinia state，没有存 LanceDB 或别的持久层）。如果以后要做"拍照历史"，
再单独设计存储方案。

## 6. UI 改动点（`ChatPanel.vue`）

- 输入区工具栏新增相机图标按钮（现有已有语音输入按钮，风格保持一致）
- 新增一个取景弹层组件（新文件，如 `CameraCapture.vue`），职责单一：拿 stream、渲染预览、拍照出 dataURL、
  emit 给父组件，弹层自己不关心业务逻辑
- 消息气泡的数据结构（渲染消息列表用的 message 类型）加一个可选 `imageDataUrl` 字段，
  用户消息如果带图就在文字上方渲染一个缩略图（点击可放大，简单用原生 `<img>` + 一个全屏预览态即可，
  不需要引入新组件库）

## 7. 分阶段实施计划

| 阶段 | 内容 | 前置条件 |
|---|---|---|
| 0 | ~~跟 er_backend/硬件团队确认视觉模型可用性~~ **已完成**（2026-09-03，见 §2.2，端到端验证通过） | — |
| 1 | 摄像头取景/拍照 UI（`CameraCapture.vue`），先只做交互，用假数据验证体验 | 无 |
| 2 | IPC + `visionGenerator.ts` 打通，`generator.ts` content 类型改造 | 无（阶段0已就绪，可直接对真实后端联调） |
| 3 | 配置项、设置页开关、真机联调（含真实摄像头 + 真实视觉模型，重点测真实照片而非1x1测试图的延迟/效果） | 阶段1、2完成 |
| 4 | 打包验证（照片相关无新增大文件，不影响现有打包体积） | 阶段3完成 |

阶段 0 已解除，1/2 可以直接开始且互不依赖，建议并行推进。

## 8. 风险与未决问题

1. Electron 权限处理器对摄像头请求的 `permission` 字符串需要实测确认（§5.1）。
2. 两个摄像头哪个是实际安装朝向的那个（500万 vs 800万像素那颗），需要现场看一下物理安装位置，
   UI 上是默认写死还是给用户切换待定。
3. 图片 base64 塞进 `/v1/chat/completions` 请求体，走 er_backend 代理转发时有没有请求体大小限制
   （nginx/代理层常见的 `client_max_body_size` 之类），已验证极小图片可以正常通过代理，但**没测过
   真实分辨率照片**（896×896 甚至更大的 base64 体积），§5.4 的 `maxImageDimension` 压缩正是为了
   控制这个风险，阶段3要专门测一次。
4. 揽月 NPU 视觉推理延迟：见 §2.2 实测数据，极简图片仅 prefill 就要 ~2s，真实照片 + 生成完整回答
   预计 3-8 秒量级，UI 必须要有明确的"识别中"等待态。
5. `--reasoning-budget 0` 这个启动参数暗示当前配置关闭了推理/think 模式，视觉问答场景要不要开
   thinking（现有 ChatPanel 的 `<think>` 块渲染能力目前用不上），待联调时确认输出格式是否有变化。

## 9. 下一步

阻塞项已解除，可以直接开始 §7 阶段 1（UI 壳子）和阶段 2（后端联调），两者互不依赖，建议同时推进。