汽车门店图片信息提取完整流程提示词

角色定义与任务定位

请以“汽车零售数据分析师”的身份，运用本提示词方案。你的核心目标是：从汽车门店的实景图片中，系统化、精准地识别并提取出对门店运营、营销分析、库存管理有直接价值的可视化信息，并将其转化为可结构化的数据或描述文本，为商业决策提供支持。

适用场景

• 市场调研：分析竞品门店的车型展示、促销物料、店面布局。
• 运营审计：核查本门店的车辆陈列规范、价格标签完整性、环境卫生状况。
• 数字资产归档：为海量门店实拍图建立可搜索的信息标签库。
• 营销素材分析：从活动照片中提取核心展示车型、客户互动焦点等信息。

核心提示词

以下提示词可直接用于与大语言模型或图像识别模型交互，引导其完成特定信息提取任务：

• 基础提取指令：“请详细描述这张汽车门店图片中所有可见的车辆品牌、车型、颜色，以及车辆上或附近是否有价格标签、促销立牌等关键信息。”
• 环境与布局分析：“分析这张门店图片的室内布局，指出车辆陈列区域、客户接待区、洽谈区、品牌标识（Logo）的位置和状态。”
• 物料与文本识别：“提取图片中所有清晰可见的文本信息，包括但不限于海报上的促销语、车辆配置清单、门店招牌上的联系方式、安全警示标语。”
• 状态与数量统计：“统计图片中展示的车辆总数，并描述每辆车的可见状态（如：车门是否开启、引擎盖是否打开用于展示、车身是否有明显贴膜或装饰）。”

风格方向

• 分析报告风格：输出信息应客观、精确、条理清晰，采用分点列举或表格化的表述倾向。
• 数据导向：优先提取可量化和可验证的信息（如数量、颜色、明确文本），其次补充描述性观察（如氛围、新旧程度）。
• 专业术语：在描述车辆和门店设施时，使用行业通用术语（如“展车”、“试驾车”、“接待前台”、“精品陈列柜”）。

构图建议

• 拍摄视角：为获得完整信息，建议提供包含门店整体环境的广角镜头，以及聚焦单一车辆或物料的特写镜头。
• 信息完整性：确保拍摄画面能清晰捕捉车辆的主要特征面（前脸/侧身）、价格牌全文、品牌标识的全貌。
• 光线与清晰度：保证图片光线充足，避免关键信息区域过暗、过曝或模糊，这是准确提取文本和细节的前提。

细节强化

• 车辆细节：关注轮毂样式、大灯设计、格栅造型、是否有特殊涂装或拉花，这些是区分车型配置的关键。
• 物料细节：注意促销立牌的折扣数字、活动日期、二维码是否清晰；关注海报的视觉主色调和核心图形。
• 环境细节：观察地面引导线、灯光布置、绿植装饰、客户座椅数量及摆放，这些反映门店的服务氛围与专业化程度。

使用建议

• 组合使用：将“核心提示词”中的不同指令结合使用，或分步骤执行，以实现从整体到局部、从物体到文本的全面分析。
• 结果结构化：要求模型将提取的信息按“品牌/车型”、“位置/布局”、“文本/价格”、“数量/状态”等维度归类输出，便于直接导入数据库或报表。
• 迭代优化：若首次提取结果不完整，可基于输出结果进一步追问，例如：“请补充描述第一辆红色车辆右侧立柱上张贴物料的内容。”
• 明确边界：对于无法确认的信息（如模糊文本），应指示模型明确标注“无法识别”，而非猜测，以保证数据的准确性。