AI 大模型设置

桌面版用户

本页配置的是对话与图片理解所使用的“大模型连接”。人脸识别、OCR、分类、语义检索等本地能力需要先安装桌面版 AI 扩展；Docker 部署无需额外安装桌面扩展。

内置连接

TrailSnap 内置了 AI 连接功能，开箱即用。内置连接使用 MiniCPM-V-4_6-Q4_K_M 多模态模型，支持图片内容理解、标签生成等视觉任务。

内置连接在 设置-基础设置-AI相关配置-大模型连接配置 页面中显示，带有"内置"标识。内置连接不可编辑、不可删除。

如果需要使用第三方 API，可以添加新的连接。

添加连接

点击 设置-基础设置-AI相关配置-大模型连接配置 可以添加新的大模型连接。

• 选择api接口类型，例如OpenAI、Ollama等。
• 填写base url和api key。
• 填写模型名称（可选，不填则可以使用该api key的所有模型），例如gpt-3.5-turbo、qwen3.5:4b等。
• 点击验证按钮，验证成功后会显示连接成功。

AI对话配置

点击 设置-基础设置-AI相关配置-AI对话配置 可以配置AI对话（右下角AI小助手）默认使用的模型。

大模型智能分析配置

点击 设置-基础设置-AI相关配置-大模型智能分析配置 选择要使用的连接和模型，用于图片内容理解、标签生成等视觉任务。该任务比较简单，使用小模型即可完成。

涉及隐私问题需谨慎使用各个平台提供的云模型，推荐使用ollama本地部署qwen3.5:4b模型，或者使用vllm等本地大模型服务。

ollama run qwen3.5:4b

• Base URL: 视觉大模型的API基础URL，例如 http://127.0.0.1:11434/v1
• API Key: 视觉大模型的API密钥，本地ollama可以填写：empty
• Model Name: 视觉大模型的名称，例如 qwen3.5:4b

创建处理任务

设置完成之后可以点击"任务管理-大模型智能分析"，选择强制重做此项或者执行缺失任务，开始分析照片（为了节省资源，分析的时候会自动略过截图）。

查看分析结果

1. 点击"工具箱-低分清理"，之后会显示所有AI分析完成的照片，按评分排序。
2. 点击照片，会弹出照片详情页，点击右上角选择"查看AI分析结果"即可显示该照片的AI分析结果。
3. 首页的"那年今日"模块，用户可以查看往年今天的照片（如果有的话），按图片评分排序并显示AI生成的照片文案。