基于多模态视觉模型和图文向量模型构建的工业图像知识库，可以将复杂工业图片转化为可检索的结构化信息，从而提升故障排查效率。该系统适用于相似案例召回和维修工单辅助检索，具备快速落地和业务可解释性。通过结合语义理解与向量检索，知识库有效支持工业现场的决策与知识沉淀。
本文提出了CLIP-ADA框架，通过自监督学习和可学习提示实现多类别工业图像的异常检测。该方法在MVTec-AD和VisA数据集上表现优异，展示了在极少训练数据下的有效性，并探讨了视觉-语言模型在异常检测中的应用及其潜力和鲁棒性。
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