Анализ изображений в Staqflow: проверка фото внутри workflow

Фотографии товара, выполненных работ и повреждений оборудования требуют проверки перед следующим действием: публикацией карточки, закрытием задачи или регистрацией заявки. Новый узел «Анализ изображения» в Staqflow передаёт снимок модели вместе с вопросом. Ответ становится данными, по которым workflow выбирает дальнейшую ветку.

Проверку можно описать словами или JSON-схемой

Узел принимает изображение и отвечает на вопрос: какой товар показан, видны ли повреждения, выполнены ли требования чек-листа. Результат можно получить текстом для сотрудника или структурой JSON для автоматического условия.

Например, схема с полями matches, reason и defects позволяет отдельно получить соответствие товара, пояснение и перечень дефектов. Следующий узел проверяет matches и отправляет материал на публикацию либо на доработку. Для бланков и PDF с фиксированными реквизитами лучше подходит отдельный узел извлечения из документа.

Подключение используют совместно с языковой моделью

Узел поддерживает 12 провайдеров анализа изображений, включая собственный сервер с OpenAI-совместимым API. Среди доступных сервисов — OpenAI, Anthropic, Gemini, Qwen, Mistral, Groq, xAI, Perplexity, OpenRouter и Yandex. Используется то же подключение, что и для языковой модели.

Важно выбрать модель с поддержкой изображений: не каждая модель провайдера обладает этой возможностью. Ориентирами могут служить обозначения vision, vl или omni, но поддержку нужно проверять для конкретной модели. DeepSeek в этом узле не принимает изображения.

Вопрос и формат ответа задают в узле

1. Добавьте подключение в учётных данных пространства и выберите провайдера и модель.
2. Передайте фото из бинарного поля предыдущего шага либо по ссылке: из Telegram, почты или хранилища.
3. Сформулируйте проверку. В вопросе доступны выражения, например подстановка названия товара из данных заявки.
4. Выберите текстовый ответ или JSON по схеме. В системном промпте задайте роль, правила и допустимые ответы.

Для повторяемых проверок целесообразна низкая температура. Дополнительно доступны ограничение длины ответа, таймаут, сырой ответ провайдера и, где поддерживается, Top P и seed. Форматы файлов и доступные параметры зависят от выбранного сервиса; узел сообщает о неподдерживаемой модели, формате и превышении лимита ответа.

На выходе возвращаются текст или разобранный JSON, сведения о провайдере и модели, расход токенов. Полный ответ сервиса можно включить отдельно для диагностики.

Сценарии для сервиса, ритейла и контента

• Карточки товара: проверить фон, наличие посторонних предметов, водяных знаков и соответствие изображения описанию.
• Приёмка работ: сопоставить фото с чек-листом и передать спорный результат ответственному сотруднику.
• Сервисные заявки: описать видимые повреждения и дополнить обращение клиента перед назначением исполнителя.
• Контроль полок: проверить видимость товаров и наличие пустых мест по снимкам из торговых точек.
• Контент: подготовить описание и alt-текст изображения, затем передать их в CMS.

Точность зависит от формулировки и качества снимка

Лучше спрашивать о наблюдаемых признаках: виден ли товар целиком, закрыт ли щиток, есть ли трещина. Итоговое решение можно вынести в условие workflow. Нейтральный вопрос снижает риск того, что модель просто согласится с предположением пользователя.

Разрешите ответ «не знаю», если деталь неразличима. Мелкие надписи и плотные группы объектов распознаются хуже; для критичного подсчёта стоит запросить диапазон и уверенность, а для этикеток использовать крупный кадр. Ответ модели не является доказательством качества работ: решения с финансовой или иной существенной ответственностью должны проходить установленную проверку.

Стоимость вызова зависит в том числе от размера изображения. Перед отправкой можно уменьшить фото до разрешения, достаточного для проверки. Оплата провайдера и потребление ресурсов workflow учитываются отдельно.

Частые вопросы

Чем анализ фото отличается от распознавания документа?

Анализ отвечает на свободно заданный вопрос о сцене. Извлечение из документа заполняет заранее определённые реквизиты бланка или PDF.

Можно ли сразу получить поля для условия?

Да. Задайте JSON-схему с нужными признаками и используйте результат в следующем узле, без разбора свободного текста.

Связанные материалы

• Распознавание документов в Staqflow: PDF и сканы в поля
• Распознавание речи в Staqflow: из записи в заявку и CRM
• STAQ.WorkflowAI: визуальный конструктор и ИИ для процессов

Подробнее о возможностях автоматизации — на сайте Staqflow.