导读
前几天看到了一款叫做“Trickle”的工具，它主要是解决了碎片化信息场景下图片整理与快速检索的难题。
看到这个产品当时，我拍案叫绝，我认为这是Prompt提示词在实际应用场景下一个很巧妙的切入点。当即我便手搓代码，复刻了一个基于微信场景且功能还原度较高的MVP（最小可行产品）应用。
下面我将会围绕产品功能实现的角度去分享一下自己的实现思路，整个方案是通过Prompt + LLM + OCR + Insight + Web Server的能力，欢迎大家共同探讨。
? 在本文末，我分享了可以在线体验的二维码。同时我也将自己的MVP项目开源在Github上，欢迎 STAR ⭐。
Trickle简介
Trickle是由 GPT 4 驱动的截图管理工具，可以将你的截图转化为视觉备忘录，不仅能识别你截图里面的内容，还能帮你提取然后整理。
同时，Trickle支持各种截图、图片类型的识别，无论是图表、财报、网页UX原型、邮件截图等都能轻松应对。最重要的是，你还可以根据图片中提取的内容直接进行对话。
（具体功能请看视频演示介绍 ? ）
暂时无法在飞书文档外展示此内容
功能说明
看完视频后，感觉这款产品特别有意思。当即便到官网（https://www.trickle.so/）去看具体的介绍和相关参数信息，在主页中我也找到了这个产品的价值说明：
其中令我困惑不解的是：“从屏幕截图中提取见解”、“识别并突出图表中的重要信息”这两条与“识别风景或狗的照片等”、“使用传统OCR提取纯文本”似乎有点矛盾？
我理解的是：它是不是想要强调Trickle这个产品虽然是也有用了OCR（光学字符识别），但是要比OCR能力强？并且不具备图像识别的能力？
正当我困惑不解，准备点击“Get Started Free”按钮进行深度体验的时候，好家伙！又进入了一个套路。
熟悉的界面有没有...必须要绑定上你的信用卡了才能给你7天的免费使用...这看着好点像那啥...?️
此外，如果按照月付的价格也确实是一笔不小的开支，需要10美金/月。
因此，我开始尝试分析产品功能复现的方案，在接下来，我会分享在个人理解范畴内，Trickle的视频中的每一个功能的实现原理。
方案设计
本方案是基于微信机器人，通过对话的方式，实现了类似Trickle的功能。
为什么选择微信？验证MVP时，在微信上进行对话，交互页面不需要花费过多时间，并且微信端的大多数场景已经将Trickle的很多功能已经集成，如：文字检索、图片发送、信息存储等等。
此外，微信允许用户轻松地分享信息和内容，用户可以在他们熟悉的平台上提供服务，减少了用户学习新应用的障碍，这对于推广和传播AI机器人提供的服务和功能非常有利。用户可以分享有趣的机器人生成的内容，从而快速验证用户对待这个MVP应用的看法。
下面我将整个方案分成4个小角度进行展开讨论：
信息数据流
用户和微信机器人之间的信息流交互，主要围绕着发送图片信息、服务端识别、提炼信息返回、信息检索查询这几个核心场景，实现微信机器人调用服务端的能力，去实现自动解析图片格式信息、自动图片识别和文字信息提取服务、自动调用语言模型对话接口（预制Prompt提示词模型）、自动回复信息等能力。
（微信下信息数据流设计说明）
? 图像识别&信息总结
（图像识别&信息总结设计说明）
信息整合+提炼的Prompt提示词
下面这段Prompt是我在代码工程中使用的。它简单实现了将OCR文本信息与图片识别信息的关联整合，并按照信息分类分析方法去做整理任务，最终按照我指定的格式进行输出，为了关键词检索方便，我还为输出内容增加了标签分类。
这里要提一下，为什么我这么推荐LangGPT的写法，却在自己的代码工程中的Prompt不再使用LangGPT框架的Markdown格式？
坦诚来说，我确实很喜欢LangGPT的Markdown格式，对于界面段交互来说，是DIY友好型，可以自定义增加各种元素，它可以更注重输出结果即可。
但对于工程来说，成本消耗和输出结果需要有一个平衡。LangGPT整体篇幅相对较长，工程中希望通过精炼的关键词达到同样的效果，此外对于代码工程的Token计算来说，在用户基数和请求次数特别庞大的情况下，每节省一次请求的Token总体来看就节省了一大笔费用。对Token优化感兴趣的朋友我们可以在后续一起讨论一下：如何做到Less Is More的Prompt结构化减法。
当然，下面的Prompt提示词也只是简单实现了初步预期功能，也需要不断的迭代。
- 你会将图片通过OCR后的文本信息整合总结，请一步一步思考，你会挖掘不同单词和信息之间的联系，
- 你会用各种信息分析方法（如：统计、聚类...等）完成信息整理任务，翻译成中文回复。
- 输出格式：
"
# 标题
{填充信息：通过一句话概括成标题，不超过15字}
# 概要
{填充信息：通过一句话描述整体内容，不超过30字}
{填充信息：分点显示，整合信息后总结，最多不超过8点，每条信息不超过20字，保留关键值，如人名、地名...}
# 标签
{填充信息：为该信息3-5个分类标签，例如：#科学、#艺术、#文学、#科技}
"（Trickle图片信息提炼效果图）
（Trickle-on-wechat图片信息提炼效果图）
图片信息检索
通过关键字检索，可以找到对应图片、已总结提炼的文本信息。
（Trickle信息检索效果图）
基于微信生态，我们仅需在聊天记录中进行关键词检索即可，它已经将我们的对话信息进行本地、云端存储，您仅需点击“定位到聊天位置”即可查看到对应的图片信息。
此外，在手机端也可以直接通过搜索关键词检索图片中的文字信息，也相当方便。
（Trickle-on-wechat信息检索效果图）
图片问答
通过对话提问的方式，检索所有图片总结后的文本信息中的数据信息。
（Trickle效果图）
（Trickle-on-wechat实现原理）
在此处仅作如果要实现对话类的信息检索的一个简要思路参考，本质上是通过结合向量数据库和Langchain的结合，去做知识库检索的能力。当然，也可以直接使用针对用户提问进行语义切分，在针对数据库进模糊查询也是一种在轻量化场景下还可行的方案。
由于某些原因在此不做具体对话类功能实现，我也并不建议基于微信场景做此功能。
写在最后
我很高兴的是，依赖于微信的场景，我完全可以把微信作为我的图片、链接、文档等等信息的一个统一管理工具，它甚至不需要你支付任何云/本地存储的费用，因为这是微信这个产品自带的。此外，通过这个Trickle On WeChat，很好的弥补了针对图片知识信息整理的能力，让信息聚合与检索能力更强了。
我认为，基于微信的截图管理，它未必是最佳的一个产品形态，它或许仅仅够解决一小部分场景的知识管理问题。它可以将这个截图识别管理做成浏览器插件式的、集成在截图工具内等等不同的形式...好的产品依旧需要不断的打磨，去解决场景兼容的痛点，等待您去探索发现。
在市面上，我也看到很多可以基于微信推文或者网页链接等等做到了信息提炼总结的工具，它也是在信息整理维度上做了一个更细分的模块，解决了用户在“文章”类场景下的信息提炼，也是非常棒的场景。
最后，我希望本篇内容对您在Prompt提示词在不同垂类场景下有一些启发：结合Prompt提示词可激发大语言模型处理的强大能力，通过很巧妙的打散、重组，尝试去优化一些原先业务中比较棘手的问题。
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