多模態AI：如何用文字、圖片和文件工作

多模態AI是什麼意思？

多模態AI代表一個AI系統能處理不只一種輸入或輸出。在日常工作裡，這通常代表文字加上圖片、螢幕截圖、PDF、圖表、表格、文件，或投影片。你不只是打字提問，還能給模型視覺或文件背景，請它擷取、解釋、比較、摘要，或轉換它看到的內容。

對日常工作來說，實用的判斷標準是你的工作裡有哪些部分同時需要文字、圖片和文件的證據。這正是它不再只是個展示、開始真正幫你省下一個下午的地方。

一位產品經理上傳一張螢幕截圖，要求指出使用體驗問題。一位創辦人想要一張從三個競爭對手定價頁面整理出來的比較表。研究人員交出一份PDF，要求列出說法、但書，和有來源佐證的重點。客服團隊也這樣用：一則客戶投訴貼在一張螢幕截圖旁邊，得到一則診斷結果。

一套強大的多模態工作流程有四個動作：觀察、擷取、解讀、查核。觀察要求模型描述它看到或存在的東西。擷取把輸入轉換成結構化欄位。解讀說明這些證據可能代表什麼。查核檢查答案是否仍然扎根在來源裡。大多數不好的多模態提示詞會直接跳到解讀，而這正是篤定的錯誤悄悄溜進來的地方。

實用的原則是：在要求模型針對來源推理之前，先讓它證明自己確實注意到了這個來源。對圖片，要求可見證據。對PDF，要求一份文件地圖。對長篇文件資料包，在最終摘要之前，先要求章節、說法、表格和未知項目。

怎麼從圖片裡得到準確的答案？

圖片輸入AI模型適用於螢幕截圖、圖表、白板、產品照片、發票、手寫筆記、社群廣告、儀表板、示意圖，和視覺品管。關鍵在於把圖片分析當成證據蒐集，而不是先下意見。問模型它能看到什麼、看不清楚什麼，以及它在推測什麼。

當準確度很重要時，用這套圖片工作流程：上傳圖片、要求一份可見證據清單、擷取結構化細節、分開要求解讀，再跑一輪查核。如果圖片包含小到看不清的文字、被裁切的邊緣、模糊的區域，或視覺上的模糊地帶，告訴模型要標出這些限制，而不是自己填補空缺。

螢幕截圖分析提示詞：「分四節分析這張螢幕截圖。第一，只列出可見的元素：標題、按鈕、錯誤、標籤、數字和版面問題。第二，把任何可讀的文字擷取成一張表格，附上位置和信心程度。第三，只根據可見證據解釋可能的使用者問題。第四，列出因為太小、被裁切，或不清楚而無法查核的部分。」

圖表擷取提示詞：「檢視這張圖表。擷取標題、座標軸、標籤、圖例、時間範圍、最高和最低值、可見的趨勢，以及任何但書。把直接可見的資料和解讀分開。如果精確數值讀不出來，就標明是估計值，並說明原因。」

使用體驗審查提示詞：「以一位可用性審查員的身分看這個產品畫面。從可見的觀察開始。接著找出摩擦點、無障礙疑慮、令人困惑的標籤、缺少的狀態，和可能的下一步動作。回傳一張依優先順序排列的表格，包含問題、證據、影響、建議修復方式，和信心程度。」

當輸出格式明確時，多模態提示詞的效果會更好。像「你覺得這個怎麼樣？」這種模糊的提示詞，只會招來模糊的答案。更好的提示詞會要求一張表格、一份查核清單、一組風險清單，或一份前後對比的改寫。當你需要的是工作成果時，就明確指定那個工作成果。

怎麼分析一份PDF而不丟失來源依據？

文件帶來的是另一種挑戰。PDF和長篇檔案可能包含文字、版面、表格、註腳、圖表、附錄、掃描頁面，和相互矛盾的內容。一個能接受100頁PDF的模型，不會自動就產出一份可信賴的摘要。你仍然需要一套能保留來源依據的工作流程。

從一份文件地圖開始。要求模型指出標題、日期、看得到的作者或機構、章節、頁碼範圍、表格、圖表、附錄，和難以閱讀的區域。先不要要求最終答案。一份文件地圖能告訴你模型有沒有注意到重要的部分。

文件地圖提示詞：「在做摘要之前，先建立一份文件地圖。包含標題、日期、可見的作者或機構、主要章節、可取得的頁碼範圍、表格、圖表、附錄、重複出現的用詞，以及任何看起來無法辨讀的區域。不要推測缺少的細節。需要時使用『看不到』。」

PDF擷取提示詞：「從這份文件裡把結構化資訊擷取成一張表格，欄位包括說法、數字或指標、日期或期間、實體、來源頁碼或章節、信心程度，和查核備註。只包含有文件佐證的事實。如果某個欄位缺少資訊，寫『找不到』。」

長上下文綜合整理提示詞：「用這份文件資料包回答這個問題：[問題]。先列出相關的來源或章節。接著摘要證據。接著找出矛盾之處、但書，和尚待解決的問題。最後以條列式的決策備忘錄作結。除非我要求，否則不要使用外部知識。」

這裡長上下文之所以重要，是因為文件的token密度很高：一份40頁的PDF大約要花掉20,000到30,000個token，而好幾份文件組成的資料包會讓這個數字快速倍增。Gemini的長上下文文件是圍繞著一百萬token窗口寫的，而Anthropic則記載了每次請求最多支援100頁、32MB的PDF，涵蓋文字和視覺內容。這些限制會變動，所以用你實際會用到的來源材料來測試文件任務。

強迫先給證據再下意見的提示詞範本

好的多模態提示詞的結構就像一份小型的作業程序。它們定義輸入、角色、證據規則、輸出格式，和查核步驟。當提示詞同時結合圖片和文字時，這一點格外重要，因為模型可能會把它看到的東西和它假設的東西混在一起。

使用這個通用多模態提示詞範本：「你正在協助處理[任務]。只使用附上的圖片／文件和下面的背景資訊。先列出可觀察的證據。接著擷取要求的欄位。接著提供分析。清楚標示不確定之處。把最終答案回傳成[表格／查核清單／備忘錄／類JSON欄位]。背景：[背景]。欄位或問題：[欄位]。」

結構化擷取範本：「擷取這些欄位：[欄位清單]。每個欄位都要包含值、來源證據、信心程度，和查核備註。如果來源裡沒有答案，寫『找不到』。不要用猜的。」這適用於發票、競爭對手頁面、圖表、PDF、導入表單、客服螢幕截圖，和研究筆記。

圖片加文件範本：「把這張螢幕截圖和附上的文件做比較。指出螢幕截圖哪裡符合文件記載的流程、哪裡不同，以及使用者接下來該怎麼做。使用一張表格，欄位包括觀察到的項目、文件參照、符合狀態、風險，和建議動作。」

品管範本：「對照來源審查你先前的答案。找出沒有依據的說法、缺少的但書、無法辨讀的區域、錯誤的數字，和假設。回傳一份修正版，加上一份簡短的變更清單。」這則提示詞用最好的方式做到了枯燥。它能在錯誤變得尷尬之前先抓出來。

對於重複性的工作，把提示詞存成工作流程，而不是一次性的問題。一套六則提示詞的組合能涵蓋大多數的一週：螢幕截圖分診、圖表擷取、PDF地圖、證據表格、決策備忘錄，和一輪查核。

哪個模型最適合多模態任務？

最適合多模態AI的模型，取決於輸入和輸出。當任務是一份長篇文件資料包時，先用Gemini，因為它的長上下文文件是圍繞著一百萬token窗口打造的。當你需要謹慎閱讀圖表和圖形承載主要意義的PDF時，先用Claude，因為Anthropic的PDF支援在請求限制內同時讀取視覺內容和文字。當交付成果本身就是重點時，先用OpenAI的模型：起草、寫程式、結構化輸出，以及把分析變成一份客戶可用的備忘錄。

任務	先用	該檢查什麼
大型PDF資料包	Gemini或Claude	涵蓋範圍、頁碼／章節依據、漏掉的但書
螢幕截圖或UI審查	Claude或OpenAI	可見證據、無障礙問題、可執行的修復方式
圖表或儀表板分析	Gemini、Claude或OpenAI	數字準確度、標籤、對無法辨讀數值的不確定性標註
圖片加書面指示	OpenAI、Claude或Gemini	模型是否同時遵循視覺和文字上的限制條件
最終備忘錄或客戶可用的摘要	OpenAI或Claude	結構、語氣、可追溯性，和所需的清理工作

如果你在比較Gemini對比ChatGPT，就用同一則圖片或PDF提示詞在兩者上都跑一遍，為每份輸出打分。如果你的任務主要是PDF審查，可以用更深入的用AI摘要PDF工作流程。贏家是那個你能用最少清理工作、對照來源查核的輸出所屬的模型。

Whizi讓這件事變得更容易，因為你能在同一個地方測試多個模型，不用為每個助理各自維護一套工作流程。誠實的但書是：如果你所有的多模態工作都是同一種輸入類型、來自同一家供應商，比如螢幕截圖丟進ChatGPT，那訂閱那家供應商會是更簡單的選擇。否則，從你這週的工作裡挑一項真實任務（一張螢幕截圖、一份PDF、一份客戶文件、一張產品圖片，或一個競爭對手頁面），把同一則提示詞跑過不同模型，比較證據品質，把表現最好的模型加提示詞組合存下來。

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