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只有设计文档，未修改任何业务代码。核心结论：摄像头硬件已具备 （两个标准 USB UVC 摄像头），但当前 er_backend 加载的模型是纯文本 模型（现场查证 llama-server 日志 allow_image=0），视觉能力是否可用 需要跨团队确认，是本功能唯一的硬阻塞项。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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# 拍照提问模式 —— 设计方案
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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。
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## 1. 背景与目标
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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。
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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"），
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而不是先打字检索文档。
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## 2. 关键前提核实（2026-09-03 现场查证，ER160 pad，192.168.31.48）
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### 2.1 摄像头硬件 —— 已具备，风险低
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/dev/video0/1 -> Hy-Usb2.0-1*MIC: Hy-QSXGA(8950) # 约500万像素 USB 摄像头，带麦克风
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/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
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lsusb: 1bcf:2cef / 1bcf:2ce4 Sunplus Innovation Technology Inc.
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```
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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。
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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**。
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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`），
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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）。
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### 2.2 推理后端视觉能力 —— **当前不支持，是最大阻塞项**
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现场查询 er_backend（`http://127.0.0.1:17700/api/generate/status`），当前加载模型是文本模型，
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llama-server 启动日志明确打印：
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```
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=model_desc = qwen35 9B Q4_0
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=allow_image = 0
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=allow_audio = 0
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=vision_width = 0
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=vision_height= 0
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```
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跑在揽月 NPU 定制版 llama-server（`houmo-HLIELLama-xh2-2.1.0`）上。**`allow_image=0` 是运行时读出的模型能力，
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不是配置开关**——要让这个后端接受图片输入，前提条件是：
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1. er_backend 那边要换成一个视觉多模态模型（如 Qwen2-VL / MiniCPM-V / LLaVA 系列的 GGUF + mmproj），
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且这个模型要能在揽月 NPU（HoumoNPU LQ50-24GB）上跑起来；
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2. Houmo 这个定制版 llama-server 分支要支持 `--mmproj` 加载和 `/v1/chat/completions` 的
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`image_url` content-part 输入（这是 upstream llama.cpp 的能力，定制分支是否移植了未知）；
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3. 这两点都不是 `elec_rag_ui` 这个前端仓库能决定或实现的，需要跟 er_backend / 硬件适配团队确认。
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**结论：这是一个跨团队依赖，不是前端待办项。** 在没有确认可用的视觉模型之前，前端这边能做的是把
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UI、拍照、请求组装、流式渲染这套壳子先搭好、可 mock 验证，等后端具备能力后接上真实模型联调。
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## 3. 功能范围（建议先做 MVP）
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**MVP 包含：**
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- 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
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- 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
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- 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）
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- 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
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**明确不做（本期）：**
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- 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
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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
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- 不做连续视频流分析，只做单张静态拍照
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- 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）
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## 4. 用户体验流程
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```
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[聊天界面输入框旁] 新增相机图标按钮
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│ 点击
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▼
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[取景弹层] 全屏/半屏显示 <video> 实时预览
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├─ 有多个摄像头 → 顶部下拉切换设备
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├─ [拍照] 按钮 → 定格成 <canvas> 快照
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└─ 拍完后：[重拍] [使用这张]
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│ 使用这张
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▼
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[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）
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│ 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"）
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│ 点击发送
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▼
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[聊天记录] 新增一条用户消息：缩略图 + 问题文字
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[聊天记录] 助手消息流式输出回答（复用现有渲染）
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```
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## 5. 技术方案
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### 5.1 摄像头采集（渲染进程）
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用浏览器标准 API，**不经过 IPC**：
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```typescript
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const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: { deviceId } })
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// <video> 绑定 stream 实时预览
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// 拍照：canvas.drawImage(videoEl, 0, 0) 后 canvas.toDataURL('image/jpeg', quality)
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```
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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：
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```typescript
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session.defaultSession.setPermissionRequestHandler((webContents, permission, callback) => {
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const allowed = permission === 'media' || permission === 'microphone'
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callback(allowed)
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})
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```
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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
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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。
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### 5.2 请求格式：OpenAI 视觉 content-parts
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现有 `generator.ts` 发给 llama-server 的 `messages[].content` 是纯字符串。视觉请求要改成
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OpenAI 兼容的多段 content：
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```typescript
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{
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role: 'user',
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content: [
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{ type: 'text', text: userQuestion },
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{ type: 'image_url', image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${base64Data}` } }
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]
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}
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```
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`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，
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现有文本对话路径不受影响，用字符串走老路径）。
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### 5.3 IPC 设计（新增，不改动现有 `query` 通道）
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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：
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```typescript
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// preload
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visionQuery: (payload: { imageBase64: string; question: string }) => Promise<void>
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// 主进程新增 vision-query handler，push 事件：
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// vision-query:delta / vision-query:done / vision-query:error
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```
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主进程侧新建 `src/main/rag/visionGenerator.ts`（或直接扩展 `generator.ts` 加一个
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`streamGenerateVision()`），直接调 `ER_BACKEND_URL/v1/chat/completions`，**跳过**
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`embedOne`/`search` 这两步（MVP 不做检索，见 §3）。
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### 5.4 配置项（`AppConfig` 新增字段）
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```typescript
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vision: {
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enabled: boolean // 总开关，默认 false，等后端具备能力再打开
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cameraDeviceId: string // getUserMedia deviceId，空字符串 = 使用默认/第一个
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maxImageDimension: number // 上传前压缩的最长边（如 1024），控制 payload 大小和推理时延
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jpegQuality: number // 0-1，默认 0.85
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defaultPrompt: string // 用户没打字时的默认问题，如"描述这张图片的内容"
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}
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```
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`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
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拍照却发现后端直接报错。
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### 5.5 是否持久化照片
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**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），
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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
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（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"，
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再单独设计存储方案。
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## 6. UI 改动点（`ChatPanel.vue`）
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- 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）
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- 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、
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emit 给父组件，弹层自己不关心业务逻辑
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- 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，
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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，
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不需要引入新组件库）
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## 7. 分阶段实施计划
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| 阶段 | 内容 | 前置条件 |
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|---|---|---|
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| 0 | 跟 er_backend/硬件团队确认视觉模型可用性（模型+mmproj+定制llama-server支持） | 无，最先做，可能耗时最长 |
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| 1 | 摄像头取景/拍照 UI（`CameraCapture.vue`），先只做交互不接后端，用假数据验证体验 | 无 |
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| 2 | IPC + `visionGenerator.ts` 打通，`generator.ts` content 类型改造 | 阶段0 有阶段性结果（哪怕是测试环境有一个能跑的视觉模型） |
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| 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） | 阶段1、2完成 |
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| 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 |
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阶段 1 可以和阶段 0 并行——UI 壳子不依赖后端是否具备视觉能力。
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## 8. 风险与未决问题
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1. **（阻塞）视觉模型可用性**：见 §2.2，需要外部确认，是本功能能否上线的唯一决定因素。
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2. 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）。
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3. 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，
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UI 上是默认写死还是给用户切换待定。
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4. 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
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（nginx/代理层常见的 `client_max_body_size` 之类），需要实测一次较大分辨率照片是否会被拒绝，
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§5.4 的 `maxImageDimension` 压缩正是为了控制这个风险。
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5. 揽月 NPU 跑视觉模型的推理速度未知（多模态模型通常比纯文本模型更吃算力/显存），首次联调时要
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实测响应时延，评估是否需要专门的等待态 UI 提示。
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## 9. 下一步
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不写业务代码，先推进 §7 阶段 0（跟 er_backend/硬件团队确认视觉模型）—— 这是唯一的硬阻塞项，
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其余都是 `elec_rag_ui` 仓库内部能自主推进的常规前端开发工作。
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