一、 前言
在前面 28 天的旅程中，我們陸續完成了對話、文字筆記、語音朗讀、隨堂考、番茄鐘、知識圖譜、RAG 多講義問答、錯題診斷、儀表板與成就徽章。但在真實學習場景中，學生經常遇到的是「課本上的算式圖表」、「考卷題目照片」或是「老師手寫的白板筆記」。今天，我們要導入 Gemini 強大的多模態（Multimodal）視覺能力，讓學生拍照就能輕鬆發問！
二、 核心技術與實作亮點
1.PIL 圖像處理與預覽：
整合 Pillow (PIL) 模組處理使用者上傳的各種圖片格式（JPG/PNG），並在 Streamlit 前端提供即時影像預覽。
2.Gemini 視覺多模態 API 串接：
透過 client.files.upload 將圖片物件打包傳送至 Gemini 2.5/3.8 模型，實作「圖文混合提示詞（Image + Text Prompt）」的強大推理。
3.無縫學習場景覆蓋：
不論是解題、流程圖說明還是手寫字跡辨識，都能在一秒內取得極具條理的解答與分析。
三、實作
在 pages 資料夾中，新增一個新檔案並命名為：10_📸_多模態全能助理.py

四、成果展示

五、 結語
今天我們成功補齊了視覺多模態這塊最關鍵的拼圖！