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當 GPT-4o 用毫秒級響應處理圖文混合指令、Gemini-1.5-Pro 以百萬 token 上下文 “消化” 長文檔時，行業的目光正從云端算力競賽轉向一個更實際的命題：如何讓智能 “落地”？—— 擺脫網絡依賴、保護本地隱私、控制硬件成本，讓設備真正具備 “看見并對話” 的離線智能，成為邊緣 AI 突破的核心卡點。

2024 年，隨著邊緣 SoC 算力正式邁入 6 TOPS 門檻，瑞芯微 RK3576 給出了首個可量產的答案：一套完整的多模態交互對話解決方案。

RK3576 多模態純文字：自我介紹

如今，“端側能否獨立運行圖文多輪對話” 已不再是技術疑問，而是工程實現問題。RK3576 通過硬件算力優化與軟件棧協同，將視覺編碼、語言推理、對話管理三大核心能力封裝為可落地的工程方案，而本文將聚焦其多輪對話的部署全流程，拆解從模型加載到交互推理的每一個關鍵環節。

RK3576 多輪對話：基于歷史回答圖中女孩頭發和衣服分別是什么顏色

上一次我們詳細講解在RK3576上部署多模態模型的案例，這次將繼續講解多輪對話的部署流程。整體流程基于 rknn-llm 里的多輪對話案例^[1]。

RK3576 工作狀態

unsetunset本文目錄unsetunset

一、引言

1.1 什么是多輪對話？

1.2 多輪對話系統鳥瞰：三顆“核心”協同驅動

1.3 核心邏輯：多輪對話的處理流程

二、工程化落地：從源碼到部署的全流程

2.1 依賴環境

2.2 一鍵編譯

2.3 端側部署步驟

三、效果展示：圖文多輪問答

四、二次開發與拓展方向

五、結論與未來發展方向

unsetunset一、引言unsetunset

1.1 什么是多輪對話？

多輪對話（Multi-Turn Dialogue）是指用戶與智能系統通過多輪交互逐步明確需求、解決問題的對話形式。這種交互依賴對話歷史的上下文連貫性，要求系統能夠動態理解用戶意圖、維護對話狀態并生成符合語境的回應。

本質是動態語境下的交互推理，其核心在于通過多輪信息交換逐步明確用戶需求。例如，用戶可能先詢問 “附近有餐廳嗎？”，系統回應后用戶補充 “要適合家庭聚餐的”，系統需結合歷史對話調整推薦策略。

這種交互模式與單輪問答的區別在于：

• 上下文依賴性：每輪對話需關聯歷史信息（如用戶偏好、已確認的細節）。
• 狀態維護：系統需跟蹤對話狀態（如未完成的信息補全），避免重復詢問或信息遺漏。
• 動態意圖調整：用戶可能在對話中修正或細化需求，系統需實時調整響應策略

1.2 多輪對話系統鳥瞰：三顆“核心”協同驅動

RK3576 多模態交互對話方案基于 RKLLM 的核心運作，依賴于圖像視覺編碼器、大語言模型與對話管家這三大模塊的協同配合，三者各司其職、無縫銜接，共同構建起完整的多模態對話能力。

多輪對話系統架構

1. 圖像視覺編碼器（Vision Encoder）

• 模型選擇：采用 qwen2_5_vl_3b_vision_rk3576.rknn 模型（本文）。
• 核心作用：將輸入圖像壓縮為視覺 token 如 256 個視覺 token，直接輸入至大語言模型中，實現圖像信息向語言模型可理解格式的轉換。

2. 大語言模型（LLM Core）

• 模型選擇：搭載 qwen2.5-vl-3b-w4a16_level1_rk3576.rkllm 模型，采用 W4A16 量化方案（本文）。
• 模型規模：參數規模達 30 億，KV-Cache，為對話推理提供核心的語言理解與生成能力。

3. 對話管家（Dialogue Manager）

基于純 C++實現，采用單線程事件循環機制，承擔著對話流程的統籌調度工作，具體職責包括：

• 多輪對話的 KV-Cache 維護與手動清除；
• Prompt 模板的動態渲染；
• 用戶輸入的解析處理與推理結果的回顯展示。

1.3 核心邏輯：多輪對話的處理流程

該方案的多模態多輪對話 demo，整體遵循“模型加載 → 圖片預處理 → 用戶交互 → 推理輸出”的核心流程，支持圖文一體的多模態對話，適配多輪問答、視覺問答等典型場景。

具體運行機制可拆解為以下步驟：

1. 模型初始化

首先加載大語言模型（LLM），并配置模型路徑、max_new_tokens（生成內容最大 token 數）、max_context_len（最大上下文長度）、top_k、特殊 token 等關鍵參數；隨后加載視覺編碼模型（imgenc），為后續圖片處理做好準備。

RK3576 平臺運行多模態對話 Demo 的終端日志，顯示視覺與語言模型成功加載，包含模型版本、硬件配置及張量信息，完成多模態交互前的初始化。

2. 圖片處理與特征提取

讀取輸入圖片后，先將其擴展為正方形并填充背景色以統一尺寸，再調整至模型要求的 392x392 分辨率，最后送入視覺編碼模型進行處理，生成圖片的 embedding 向量，完成圖像特征的提取。

3. 多輪交互機制

程序會提供預設問題供用戶選擇（官方案例中也有輸入序號，可以快速提問），同時支持用戶自定義輸入，核心交互邏輯通過以下機制實現：

• 上下文記憶
  • 通過設置rkllm_infer_params.keep_history = 1，開啟上下文記憶功能，KV-Cache 在顯存中持續追加存儲，每輪對話僅計算新增 token，大幅提升推理效率。使模型能關聯多輪對話內容；
  • 若設為 0，則每輪對話獨立，不保留歷史信息，詳見src/main.cpp。
• 歷史緩存清空：當用戶輸入“clear”時，系統調用rkllm_clear_kv_cache(llmHandle, 1, nullptr, nullptr)，清空模型的 KV 緩存，重置對話上下文。
• Prompt 工程：動態定義模型“人設”：采用三段式 Prompt 模板，通過rkllm_set_chat_template()動態注入模型，無需重新訓練即可切換人設，支持中英文雙語系統提示。

模板示例如下：

<|im_start|>system
You are a helpful assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{用戶輸入}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

4. 推理與輸出

用戶輸入后，系統先判斷輸入中是否包含<image>標簽：若包含，則將文本與圖片 embedding 結合，啟動多模態推理；若不包含，則進行純文本推理。組裝輸入結構體并傳遞給模型后，推理結果將實時打印輸出。

5. 退出與資源釋放

支持用戶輸入“exit”退出程序，此時系統會自動銷毀已加載的模型，并釋放占用的硬件資源，確保運行環境的整潔。

unsetunset二、工程化落地：從源碼到部署的全流程unsetunset

由于先前我們已經講過環境的部署，如刷機、文件準備等，這里步驟只提出比較關鍵的。工程位于：rknn-llm/examples/Multimodal_Interactive_Dialogue_Demo，下面我們來逐步看下操作步驟。

2.1 依賴環境

方案的編譯與運行需滿足以下依賴條件

• 圖像處理：OpenCV ≥ 4.5
• 視覺模型運行：RKNNRT ≥ 1.6
• 語言模型運行：RKLLMRT ≥ 0.9

2.2 一鍵編譯

針對不同操作系統提供便捷的編譯腳本，我們是 Linux 系統執行./build-linux.sh，編譯結果如下：

產物目錄為：

install/demo_Linux_aarch64/
├─ demo        # 主程序可執行文件
└─ lib         # 依賴動態庫

2.3 端側部署步驟

通過 U 盤或者手機將編譯好的產物文件、模型、圖片上傳到開發板上，然后在多輪對話的實例的目錄下，執行以下命令：

cd /data/demo_Linux_aarch64
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./demo demo.jpg vision.rknn llm.rkllm 128 512

其中，部署命令需傳入 5 個核心參數，分別對應：

• image_path：輸入圖片路徑
• encoder_model_path：視覺編碼模型路徑
• llm_model_path：大語言模型路徑
• max_new_tokens：每輪生成的最大 token 數（控制回答長度，避免溢出）
• max_context_len：最大上下文長度（限制歷史對話+當前輸入總長度，防止顯存占用過高）

unsetunset三、效果展示：圖文多輪問答unsetunset

以下面這張圖片作為測試圖片，選擇下面這張圖是因為，有人物、文字、物體、背景等。

測試圖片2：圖片背景是賽博風格

我們依次準備的問題如下：

1. 這張圖片上有哪些文字信息
2. 圖中電路板上的字是什么顏色
3. 圖中女孩頭發和衣服分別是什么顏色
4. 圖中動漫角色看起來多大年齡
5. 圖中背景顏色和女孩眼睛顏色一樣嘛

每輪對話我都有截動態圖，可以感受下體感速度。

rkllm 模型加載 6.7 秒

視覺編碼 rknn 模型進行處理，生成圖片的 embedding 向量，完成圖像特征的提取，4.5 秒

可以明顯感受到這兩個過程是串行的，如果異步處理可以更快。

多輪對話1：這張圖片上有哪些文字信息

感受一下第一次出詞的耗時

多輪對話1：這張圖片上有哪些文字信息

多輪對話2：圖中電路板上的字是什么顏色

第二次回答就非常快，有一個很短暫的等待時間

多輪對話2：圖中電路板上的字是什么顏色

多輪對話3：圖中女孩頭發和衣服分別是什么顏色

多輪對話3：圖中女孩頭發和衣服分別是什么顏色，問題基本回答正確，速度和正常閱讀速度差不多

多輪對話3：圖中女孩頭發和衣服分別是什么顏色

多輪對話4：圖中動漫角色看起來多大年齡

多輪對話4：圖中動漫角色看起來多大年齡

多輪對話4：圖中動漫角色看起來多大年齡

多輪對話5：圖中背景顏色和女孩眼睛顏色一樣嘛

記不住了，因為我們設置的rkllm_infer_params.keep_history = 1

代碼中keep_history = 1是開啟上下文記憶功能，即模型應記住前序對話中的關鍵信息，如 “女孩眼睛顏色”“背景顏色”，而 “記不住” 是記憶功能未生效的表現，原因可能除了超過歷史上下文預設的閾值，有時還有可能是因為上下文長度超限（max_context_len=512），或者KV-Cache 清理機制誤觸發等。

多輪對話5：圖中背景顏色和女孩眼睛顏色一樣嘛

unsetunset四、二次開發與拓展方向unsetunset

方案具備良好的可擴展性，便于開發者根據需求進行二次開發：

1. 替換視覺骨干：修改image_enc.cc文件，將輸入分辨率調整為與模型匹配的大小，原因是這些參數與模型的固有結構設計和輸入處理邏輯強綁定，直接影響特征提取的正確性和數據傳遞的一致性。不同的 Qwen2-VL 模型（2B 和 7B）需要代碼中指定IMAGE_HEIGHT、IMAGE_WIDTH及EMBED_SIZE；
2. 微調 LLM 模型：借助 RKLLM 工具鏈的 LoRA-INT4 量化支持，在 24 GB 顯存的 PC 上，30 分鐘內可完成 2 億參數模型的增量訓練；
3. 接入語音能力：在main.cpp中集成 VAD（語音活動檢測）+ ASR（語音識別，如 Whisper-Tiny INT8）模塊，將語音轉換為文本后接入現有推理流水線，實現“看圖說話+語音問答”的融合交互。

unsetunset五、結論與未來發展方向unsetunset

如果說 “大模型上云” 是 AI 的 “星辰大海”，那么 “多模態落地端側” 就是 AI 的 “柴米油鹽”—— 后者決定了智能技術能否真正滲透到智能家居、工業質檢、穿戴設備等千萬級場景中。RK3576 的多模態交互對話方案，其價值遠不止 “實現了一項技術”，更在于提供了一套 “算力適配 - 工程封裝 - 二次拓展” 的端側 AI 落地范式。

從技術內核看，它通過 “視覺編碼器 + LLM + 對話管家” 的模塊化設計，平衡了推理性能與開發靈活性：W4A16 量化方案讓 30 億參數模型適配 6 TOPS 算力，KV-Cache 動態維護實現多輪對話效率躍升，單線程事件循環降低了資源占用 —— 這些細節不是技術炫技，而是直擊端側 “算力有限、場景碎片化” 的痛點。從工程落地看，一鍵編譯腳本、清晰的參數配置、可復現的部署流程，讓開發者無需深耕底層優化即可快速驗證場景，大幅縮短了從技術原型到產品的周期。

展望未來，這套方案的演進將圍繞三個方向深化：

• 其一，算力效率再突破—— 通過異步模型加載、NPU 與 CPU 協同調度，進一步壓縮首輪推理延遲，適配對響應速度敏感的車載、醫療等場景；
• 其二，多模態融合再升級—— 在圖文基礎上集成語音、傳感器數據，實現 “看 + 聽 + 感知” 的跨模態對話；
• 其三，生態適配再拓展—— 支持更多開源多模態模型的快速移植，形成 “芯片 - 工具鏈 - 模型” 的協同生態。

當 RK3576 證明 “端側能跑好轉好多模態對話” 時，邊緣 AI 的競爭已從 “能否實現” 轉向 “如何更優”。而這套方案的真正意義，在于為行業提供了一塊 “可復用的基石”—— 讓更多開發者無需重復造輪子，只需聚焦場景創新，就能讓 “離線智能” 從實驗室走向量產貨架，最終讓 “AI 就在身邊” 成為無需網絡支撐的常態。