首先识别输入模态类型，检查图像与文本内容及关联；随后调用对应处理引擎，激活语言或视觉模块；通过跨模态对齐与注意力机制构建统一语义表示；基于联合嵌入生成结构化响应，确定输出形式并绑定可视化元素；最后验证回答完整性与数据准确性后返回结果。
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如果您向Claude 3提交包含文本、图像或其他数据类型的请求，系统需要准确解析输入内容并生成相应的响应。以下是处理此类查询的关键步骤：
一、识别输入模态类型
在接收用户请求时，必须先判断输入中包含的信息形式。这一步骤决定了后续如何分解和理解内容。
1、检查请求中是否存在图像文件或base64编码的图片数据。图像的存在将触发视觉处理模块。
2、分析文本部分是否含有对图像内容的描述或提问，确定问题焦点。
3、若存在多种数据格式，记录各模态之间的关联关系，例如文本指向图像中的特定区域。
二、调用对应处理引擎
根据识别出的输入类型，系统需激活相应的内部处理组件以正确解析信息。
1、对于纯文本查询，直接进入自然语言理解流程，提取语义意图和关键实体。
2、当检测到图像输入时，启动视觉编码器对图像进行特征提取，并将结果转换为模型可理解的向量表示。
3、若为混合输入，则同步运行文本和视觉处理通道，并在高层融合两者的信息表征。
三、构建统一语义表示
为了实现跨模态理解，系统需要将不同来源的信息整合成一致的内部表达形式。
1、使用对齐机制将图像区域与相关文本片段建立映射关系。
2、通过注意力网络动态加权各模态贡献，确保重要信息获得更高关注。
3、生成联合嵌入向量，作为后续生成响应的基础语义编码。
四、生成结构化响应输出
基于统一语义表示，模型开始构造符合用户需求的回答内容。
1、决定响应应采用的形式：纯文本、带图像标注的结果或图文混合输出。
2、若需绘制边界框或高亮区域，生成坐标参数并与图像数据绑定。
3、组织语言生成过程，确保回答准确反映多模态输入的核心信息。
五、返回结果并验证完整性
在发送响应前，需确认输出满足原始查询的所有要求且格式正确。
1、检查生成文本是否完整回答了问题，特别是涉及图像细节的部分。
2、验证附加的可视化元素（如热力图、标记框）是否准确对应于输入内容。
3、确保所有链接资源可访问，避免返回缺失或损坏的数据引用。
