dsh-llm-vision-bridge

visiontested: passnpmMIT

Native LLM-provider vision bridge: images pasted in the chat are described by a vision model (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp) and the text description is fed to text-only DeepSeek for the reply — image admission, routing and compaction all run through harness-native mechanisms, with an LRU description

下载量 / Downloads
804
依赖体积 / node_modules
0.87 MB
测试时间 / Tested
2026-11-07
DSH 版本 / Version
0.2.2-rc.1

Install

dsh plugin --profile web add dsh-llm-vision-bridge

Sandbox test results

StageResult
1 install✓
2 list✓
3 mount✓
4 boot—

Four stages run in an isolated sandbox: install (network on) → list → mount → boot (last three with no network).

README

dsh-llm-vision-bridge

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![Awesome DSH Plugin](https://awesome-dsh-plugin.com)

让纯文本模型(DeepSeek)也能"看"图片:在 dsh web GUI 的聊天输入框直接粘贴图片,插件自动把图片路由到视觉辅助模型(复用你已配置的 pi-ai / llama.cpp 上的 Qwen3-VL),得到文字描述后交给 DeepSeek 继续生成回复——体验与原生多模态模型一致。

功能特性

  • 原生 LLM provider——注册 deepseek-vision 到 DSH 的 LlmAdapter 接缝。图片准入、请求路由、会话压缩全部由 harness 原生机制驱动,无需改动 UI、无需拦截前端。
  • 无图零开销——不含图片的请求原样透传给回退 provider(默认 deepseek-official)。
  • 视觉辅助回复——每张图片由视觉模型解析(附带用户文本一起送入提示词),替换为 [图片 N 描述] 文本块后再发给 DeepSeek。
  • LRU 描述缓存——同一张图 + 同一问题不重复解析;历史回放与会话压缩不会反复调用视觉模型。
  • 503/429 自动重试——适配台式机单 GPU 互斥调度(其他工具占用显存时视觉网关返回 503)。
  • 可配置失败策略——placeholder(插入失败说明继续对话)或 error(整轮报错)。

工作原理

聊天输入栏原生支持图片附件:图片以 {type:"image", attachment} 内容块进入模型请求。但 DeepSeek chat-completions 适配器对 image 块显式报 UNSUPPORTED_CONTENT,纯文本模型无法直接处理。

本插件的桥接 provider(deepseek-vision)对外声明 inputModalities: ["text", "image"],从而通过 host 的图片准入校验(否则消息进 agent 前就会被 MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES 拒绝)。在它的 stream() 中:

1. 无图 → yield* ctx.llm.stream({ ...options, provider: fallbackProvider }),纯透传、零开销;

2. 有图 → 对每个 image 块,通过一次嵌套的 ctx.llm.stream() 调用配置的视觉 provider(如 pi-ai 的 llama 路由,图片字节由附件服务自动读取),把 image 块替换为 [图片 N 描述]\n<描述> 文本块后,将改写后的消息转发给回退 provider。

会话压缩(compaction)复用最近一次请求的 provider,因此含图历史也会自动走桥接。可选的 autoRoute(默认关)会把 deepseek-official 的 agent 请求额外改写为本 provider,但无法绕过 host 的图片准入校验,仅作兜底——要真正发图,请把主模型配置为 deepseek-vision。

安装

# 从 GitHub 安装(纯 JS 无需构建,也无需 allowBuilds)
dsh plugin --profile web add github:Einskyle/dsh-llm-vision-bridge

# 或从 npm registry 安装
dsh plugin --profile web add dsh-llm-vision-bridge

# 重启 web 服务生效
pnpm dsh web

无 pnpm 环境的手动安装(等效):

1. 将本包目录复制到 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-llm-vision-bridge\

2. 编辑 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\web\package.json:

  • dependencies 增加 "dsh-llm-vision-bridge": "file:<绝对路径>"
  • dsh.profile.bundles 数组增加 "dsh-llm-vision-bridge"

3. 重启 web 服务

快速开始

1. 重启后打开 设置 → 模型:出现新 provider 「DeepSeek(视觉桥接)」(模型 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro)。

2. 把主模型配置为桥接 provider——agent-default-model.provider: deepseek-vision。这是必须的:host 的图片准入校验读的是会话选中模型的 inputModalities,只有桥接模型声明了 image。

3. 在聊天输入框直接 粘贴/上传图片(PNG/JPEG/WebP/GIF),可附图注文字,发送即可。图片先经视觉模型解析(约 10–40 秒,含冷加载与思考),随后 DeepSeek 基于描述回复。

4. 想用纯文本时可随时把主模型切回 deepseek-official(此时发图会被准入拒绝,属预期行为)。

配置(设置 → 模型 → llm-vision-bridge)

字段 · 默认 · 说明

enabled · true · 总开关;关闭后桥接 provider 退化为纯透传

autoRoute · false · 额外把 deepseek-official 的 agent 请求改写为本 provider(无法绕过图片准入,仅兜底)

fallbackProvider · deepseek-official · 真正生成回复的纯文本 provider

visionProvider · llama · 视觉 provider 路由(pi-ai)

visionModel · /models/qwen3-vl-4b-thinking/Qwen3-VL-4B-Thinking-Q4_K_M.gguf · 视觉模型 id

visionPrompt · (内置中文提示词) · 视觉解析系统提示词

visionMaxTokens · 2048 · 视觉解析输出上限(建议 ≥1024,思考过程会占 token)

visionRetries · 3 · 可重试错误(503/429/超时)的最大重试次数

visionRetryDelayMs · 30000 · 重试间隔

onVisionFailure · placeholder · 解析最终失败时:placeholder=插入失败说明继续对话;error=整轮报错

视觉模型选择

视觉调用走 pi-ai 适配器(ctx.llm.stream 指向 visionProvider/visionModel),因此任意 OpenAI 兼容的视觉端点都可以用——本地 llama.cpp 网关只是默认配置,不是硬性要求。

类型 · 示例 · 需要 key · 说明

本地 llama.cpp 网关(当前默认) · Qwen3-VL-4B via http://<desktop-ip>:18081/v1 · 否 · 免费、隐私、仅局域网;图片字节不出你的网络

云 OpenAI 兼容 API · qwen-vl-max(百炼)、glm-4v-plus(智谱)、gpt-4o(OpenAI)、OpenRouter/硅基流动等 · 是 · 模型更强;图片会发送到云端

示例——在 settings.yaml(或 设置 → 模型 → llm-pi-ai)新增百炼路由并让桥接指向它:

llm-pi-ai:
  providers:
    dashscope:
      displayName: DashScope
      apiKeyEnv: DASHSCOPE_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      models:
        - id: qwen-vl-max
          name: Qwen-VL-Max
          input: [ text, image ]

llm-vision-bridge:
  visionProvider: dashscope
  visionModel: qwen-vl-max

设置改动即时生效,无需重启。约束:端点必须 OpenAI 兼容且支持图片输入;视觉 provider 不能是桥接 provider 自身(deepseek-vision,防递归);云路由需要存储凭据(apiKeyEnv → 设置 → 模型),否则 pi-ai 报 MISSING_CREDENTIAL。

依赖与前置

  • 视觉模型走 pi-ai 适配器,需在 设置 → 模型 → llm-pi-ai 配置好视觉 provider(如 llama 路由:baseURL 指向台式机 llama.cpp http://<desktop-ip>:18081/v1,模型声明 input: [text, image])。
  • 若视觉 provider 配置了 apiKeyEnv 但凭据未设置,pi-ai 会报 MISSING_CREDENTIAL:在设置页存一个任意占位值(本地 llama.cpp 不校验 key),或删除该 apiKeyEnv。
  • 台式机单 GPU 互斥调度:其他工具占用显存时视觉网关返回 503,插件按 visionRetries 自动等待重试。

故障排查

现象 · 处理

设置里看不到「DeepSeek(视觉桥接)」 · 插件未加载成功,检查 web 服务启动日志;确认 bundle 已加入 profile

发图报 attachment-error / MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES · 会话选中模型不是桥接模型:把 agent-default-model.provider 配为 deepseek-vision,或在该会话手动选择「DeepSeek(视觉桥接)」

发图报 VISION_UNAVAILABLE · 视觉模型不可达:检查 llama provider 的 baseURL、台式机是否开机、LLAMA_API_KEY 是否缺失

发图后仍报 UNSUPPORTED_CONTENT · 请求没走桥接 provider:确认主模型是 deepseek-vision(不是 deepseek-official)

视觉解析慢 · Qwen3-VL 冷加载 10–40s 属正常;若频繁 503,等台式机其他 GPU 任务结束

许可

MIT

Rendered from the README published on npm. Formatted only, not edited.

Versions

Published on npm::3,最后更新 2026-10-09

Links

GitHub · Homepage · npm

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