一、项目概述1.1 项目名称畅游通Travel Mate1.2 一句话 Slogan戴上眼镜世界没有陌生语言1.3 项目简介畅游通是一款运行在 AI 眼镜上的旅行翻译助手。用户佩戴眼镜在国外旅行时看到任何外文内容菜单、路牌、门票、说明牌等系统自动拍照多模态大模型直接看图翻译不只翻译文字还解释上下文含义并给出实用行动建议。1.4 解决的痛点出国旅行看不懂菜单点菜靠猜经常点到不想吃的路牌、地铁站名不认识迷路焦虑门票、说明书看不懂错过重要信息手机翻译App需要手动拍照操作繁琐旅行体验差1.5 核心创新零操作翻译戴上眼镜自动识别外文无需手动拍照不只是翻译多模态模型理解上下文给出实用建议这道菜辣不辣、这条路怎么走多语言支持Qwen3.7-plus 支持中英日韩法德等主流语言极简架构仅3个节点响应快速二、工作流设计2.1 整体架构[开始] → [gPass眼镜插件] → [多模态大模型] → [结束]2.2 节点详细说明节点 1开始接收参数user_id用户标识、target_language目标语言默认中文节点 2gPass 眼镜插件MCP插件 ID20260126z7IU06451341输入prompt_message 正在翻译请对准文字输出code状态、data图片 URL功能触发眼镜拍照采集外文内容节点 3多模态大模型核心节点模型Qwen3.7-plus温度0.3图片输入{{gPass眼镜插件.data}}系统提示词你是一位旅行翻译助手。用户通过AI眼镜拍摄了旅行中的外文内容菜单/路牌/门票/说明牌等请看图翻译并给出实用建议。 请完成 1. 识别图片中的外语文字 2. 翻译为中文 3. 判断内容类型菜单/路牌/门票/说明/其他 4. 根据类型给出实用建议 - 菜单这道菜是什么食材辣不辣大概多少钱 - 路牌方向指引距离信息 - 门票使用规则有效期 - 说明注意事项 输出JSON { content_type: menu|sign|ticket|notice|other, original_text: 原文, translation: 中文翻译, practical_advice: 实用建议, language_detected: 检测到的语言 }节点 4结束输出翻译结果JSON三、端侧/云端插件运用3.1 端侧插件gPass 眼镜插件项目说明插件 ID20260126z7IU06451341核心能力眼镜设备拍照采集输入参数prompt_messageString拍照提示语输出参数codeString状态dataString图片URL使用方式MCP节点拖入工作流3.2 大模型选型节点模型选型理由多模态翻译Qwen3.7-plus多模态识图多语言能力可识别图片中外文并理解上下文四、技术方案说明4.1 为什么不只是翻译还要给建议传统翻译App只翻译文字旅行者还是不知道这道菜到底能不能吃“这条路到底怎么走”。畅游通的多模态模型在看图翻译的同时理解内容类型和上下文直接给出可执行的行动建议从翻译工具升级为旅行助手。4.2 输出示例菜单翻译场景{content_type:menu,original_text: Mapo Tofu ¥1,200,translation:麻婆豆腐 1200日元,practical_advice:这是一道川菜豆腐配辣肉末比较辣。价格约60元人民币在日本餐厅算中等价位。不能吃辣的话建议点「冷奴」(凉拌豆腐)。,language_detected:日语}路牌翻译场景{content_type:sign,original_text:新宿方面 ← 500m,translation:新宿方向 ← 500米,practical_advice:左转走500米可达新宿站。如果你要去歌舞伎町也是这个方向。,language_detected:日语}五、项目优势总结极简架构仅3个节点响应快速零操作体验戴上眼镜即可不干扰旅行不只是翻译理解上下文给出实用建议多语言支持覆盖主流旅行目的地语言即时性看到什么翻译什么无需打开手机
