新增流程輸入，針對資料類型選取 [Image] 。 您可以上傳、拖放影像檔案、從剪貼簿貼上影像，或者指定影像 URL 或流程資料夾中的相對影像路徑。

from promptflow import tool
from promptflow.contracts.multimedia import Image as PFImage 
from PIL import Image as Image 
import io
@tool
def process_image(input_image: PFImage) -> PFImage:
    # convert the input image data to a BytesIO object
    data_byteIO = io.BytesIO(input_image)
    # Open the image data as a PIL Image object
    image = Image.open(data_byteIO)
    # crop image
    cropped_image = image.crop((100, 100, 900, 900))
    # Convert the cropped image back to BytesIO
    byte_arr = io.BytesIO()
    cropped_image.save(byte_arr, format = 'JPEG')
    # Create a new prompt flow Image object with the cropped image data
    # This image is now ready to be returned
    cropped_PF_image = PFImage(byte_arr.getvalue(), mime_type = "image/jpeg")
    return cropped_PF_image
> [!IMPORTANT]
> To process images using a Python function, you need to use the `Image` class that you import from the `promptflow.contracts.multimedia` package. The `Image` class is used to represent an `Image` type within prompt flow. It is designed to work with image data in byte format, which is convenient when you need to handle or manipulate the image data directly.
> To return the processed image data, you need to use the `Image` class to wrap the image data. Create an `Image` object by providing the image data in bytes and the [MIME type](https://developer.mozilla.org/docs/Web/HTTP/Basics_of_HTTP/MIME_types/Common_types) `mime_type`. The MIME type lets the system understand the format of the image data, or it can be `*` for unknown type.
執行 Python 節點並檢查輸出。 在此範例中，Python 函式會傳回已處理的 Image 物件。 選取影像輸出以預覽影像。
使用 GPT-4V 工具
              Azure OpenAI GPT-4 Turbo with Vision 工具和 OpenAI GPT-4V 均為提示流程中的內建工具，可使用 OpenAI GPT-4V 模型，根據輸入影像回答問題。 您可以在流程製作頁面中選取 [+ 更多工具] 來尋找此工具。

將 Azure OpenAI GPT-4 Turbo with Vision 工具新增至流程。 確定您有 Azure OpenAI 連線，並具備 GPT-4 視覺預覽模型的可用性。
在 GPT-4V 工具中撰寫提示的 Jinja 範本會遵循 LLM 工具中聊天 API 的類似結構。 若要在提示中代表影像輸入，您可以使用語法 ![image]({{INPUT NAME}})。 影像輸入可以在 user、system 和 assistant 訊息中傳遞。
撰寫提示之後，選取 [驗證並剖析輸入] 按鈕來剖析輸入預留位置。 
              ![image]({{INPUT NAME}}) 所代表的影像輸入將剖析為輸入名稱為 INPUT NAME 的影像類型。

您可以透過下列方式將值指派給影像輸入：
來自 Image 類型流程輸入的參考。

來自 Image 類型其他節點輸出的參考。
上傳、拖曳、貼上影像，或指定影像 URL 或相對影像路徑。
建置聊天機器人以處理影像
在本節中，您會了解如何建置聊天機器人，以處理影像和文字輸入。
假設您想要建置聊天機器人，以同時回答任何有關影像和文字的問題。 您可以遵循本節中的步驟來達成此目的。
建立聊天流程。
在 [輸入] 中，選取數據類型為 “list”。 在聊天方塊中，使用者可以輸入文字和影像的混合序列，而提示流程服務會將該序列轉換成清單。
               在項目檔案中，您應該使用格式：{"data:<mime type>;path": "<image relative path>"} 來參考每個影像檔案。 例如： {"data:image/png;path": "./images/1.png"} 。
              公用影像 URL：您也可以使用下列格式來參考項目檔案中的影像 URL：{"data:<mime type>;url": "<image URL>"}。 例如： {"data:image/png;url": "https://www.example.com/images/1.png"} 。