随着数字化进程的持续深入，企业日常运营的过程中积累了越来越多的非结构化数据，例如产品介绍图、操作示意图、客服通话录音、操作指导视频等。这些分散的图像、音频、视频内容往往面临着难以统一检索、无法被AI系统直接理解、知识资产利用率低及培训成本高等问题。
借助MaxKB开源企业级智能体平台的工作流知识库功能，企业可以构建端到端的多模态知识处理流水线，让业务系统自动识别文件类型并调用相应的处理流程。系统从多模态文件中提取结构化信息，根据内容逻辑自动切分知识片段，进一步将文本及对应的图片、音频、视频源文件统一存储，最终实现跨模态的语义相似度检索，使非结构化的知识得以高效整合与复用。
本文为您介绍通过MaxKB的工作流知识库功能构建包括图片、音频、视频在内的多模态知识库的具体方法。
一、实现方案
图、音、视多模态工作流知识库的核心是实现用户上传多类型文件（图片/音频/视频）的循环处理、内容提取与知识库导入。整体流程说明如下：
1.文件上传与初始处理：通过MaxKB的文件上传节点，接收用户上传的图片、音频、视频等多类型文件，输入循环节点（适配多文件批量处理场景）。
2.文件信息提取与类型识别：通过参数提取组件提取文件的元数据信息，包括file_id和file_name。
3.文件类型分流处理：根据意图识别节点的结果，对不同类型文件执行对应的专属处理逻辑，为后续内容提取与知识库导入做好准备。
4.文件内容解析：
根据文件类型依次执行以下操作：
① 若为图片文件：调用图片理解组件节点，返回图片的视觉内容与文本信息描述。然后调用自定义工具节点，获取图片原图资源；
② 若为音频文件：调用语音转文本组件节点，将音频内容转换为文本。然后调用自定义工具节点，获取音频原件资源；
③ 若为视频文件：调用视频理解组件节点，提取视频的画面与音频融合的文本信息。然后调用自定义工具节点，获取视频原件资源；
④ 编写Python函数，将上述内容提取结果、原件资源信息传入函数，汇总生成符合知识库导入规范的分段文本/数据结构。
5.知识库导入：调用MaxKB知识库导入节点，将数据导入知识库，完成文件的最终处理任务。
二、具体实现逻辑
MaxKB 图、音、视多模态工作流知识库完整逻辑如图所示：
1.图片工作流内部逻辑
在循环体中，通过函数获得提取图片文件的data参数，用图片理解节点理解图片内容，并用函数为该文件生成可直接渲染的图片路径标签。用指定回复节点将二者拼接，通过函数将提取结果与file_id、name整合为标准化的结构，在分段节点中按需求分段后写入知识库。
■ 原图路径生成及渲染函数
defimage(data):try:#1.使用f-string将data变量嵌入到图片路径中，生成完整的Markdown图片语法字符串 markdown_img=f' #2.返回包含图片字符串的列表returnmarkdown_img except Exception as e:#3.异常处理，返回错误信息return[f"【错误】处理图片URL失败：{str(e)}"]■ 图片理解组件提示词
请严格遵循以下步骤，分析并描述提供的图片：
**第一步：全面解析图片视觉信息*****图片内容**：仔细识别并完整、一字不差地提取图片中的所有可见文字。不得进行任何概括、总结或删减，内容格式易读。**第二步：基于解析生成总结*****归纳核心主题**：根据提取的文字和视觉元素，用一句话精准概括图片的核心主题。此句话将作为你最终回复的标题。***说明图片目的**：结合文字与视觉内容，综合分析这张图片旨在传达的主要信息、目的或功能。**第三步：格式化输出**请将你的全部回答内容置于**一个Markdown分段**中，格式要求如下：*将第二步中生成的“核心主题”句子，作为该分段的**一级标题**（使用一个 `#`）。*在标题下方，依次呈现“图片内容”和“图片目的说明”作为正文内容。■ 生成“文档分段”组件所能接收的格式
import redefall_content(content:str,content_name:str,content_id:str)->str:result=[{'id':content_id,'name':content_name,'content':content}]# 添加返回语句，将构造的列表返回returnresult2.音频工作流内部逻辑
在循环体中，通过函数获取语音文件的data参数，用语音转文本节点将语音转为文本，并用函数为该文件生成Markdown语法的路径字符串。用指定回复节点将二者进行拼接，通过函数将提取结果与元数据信息file_id、name整合为标准化结构，在分段节点中按需求分段后写入知识库。
■ 语音源文件生成及渲染函数
defvoice(data):try:#1.使用f-string将data变量嵌入到语音路径中，生成HTML的audio标签字符串#controls属性显示播放控件，可根据需要添加autoplay（自动播放，部分浏览器限制）等属性audio_html=f'<audio src="./oss/file/{data}"controls></audio>'returnaudio_html except Exception as e:#2.异常处理，返回错误信息return[f"【错误】处理语音URL失败：{str(e)}"]3.视频工作流内部逻辑
在循环体中，通过函数获取视频文件的data参数，用视频理解节点理解视频内容，并且用函数为该文件生成Markdown语法的路径字符串。用指定回复节点将二者进行拼接，通过函数将提取结果与元数据信息file_id、name整合为标准化结构，在分段节点中按需求分段后写入知识库。
■ 视频源文件生成及渲染函数
try:#1.使用f-string将data变量嵌入到视频路径中，生成HTML的video标签字符串（支持本地/oss视频文件）#controls属性表示显示播放控件，width可以根据需要调整（如100%、600px等）video_html=f'<video src="./oss/file/{data}"controls width=500height=300></video>'returnvideo_html except Exception as e:#2.异常处理，返回错误信息return[f"【错误】处理视频URL失败：{str(e)}"]三、效果展示
1.知识库导入效果展示
在MaxKB图、音、视多模态工作流知识库搭建完成后，以上传图片、音频、视频三种格式文件为例，验证最终实现效果。
任务执行完成后，进入MaxKB知识库后台进行查看，可以观察到三种类型文件均实现了“内容提取+源文件关联”的完整导入效果，具体特点如下：
■ 图片文件：知识库中清晰呈现图片理解生成的图片内容解读，下方附带图片预览。
■ 视频文件：知识库中包含视频简介和展示固定尺寸的视频播放窗口，支持播放、暂停、进度调节等基础操作。
■ 音频文件：知识库中呈现完整的语音转文本结果，下方附有显示可直接播放的音频控件。
2.应用问答效果展示
为进一步验证多模态知识库的实用价值，我们搭建简单的智能问答应用，并关联此多模态知识库，通过自然语言提问测试回答效果。
四、总结
针对图片、音频、视频等内容，我们可以通过MaxKB的工作流知识库功能，搭建一套包含“文件上传→类型识别→内容解析→标准化封装→分段导入”等环节的的端到端处理流水线。通过构建多模态知识库，可以有效解决非结构化数据难以有效利用的痛点，让企业中长期积累的非结构化知识内容得以高效整合与复用，为业务和决策提供有效支撑。
