必须区分输入类型与算子版本：Daft≥0.6.14用ArkLLMThinkingVision等多模态算子，否则仅支持单模态；输入需用URL、Base64或二进制格式，字段名与construct_args严格一致，且须指定model参数启用推理链。
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要在火山引擎上真正调用AI大模型的多模态功能，必须明确区分输入类型与算子版本，否则会因字段名错误或参数缺失直接返回空结果或400报错。
确认当前Daft版本并选择对应算子
登录火山引擎机器学习平台，在开发机终端执行 pip show daft 查看Daft版本号。若显示 0.6.14或更高版本，必须使用 ArkLLMThinkingVision 或 ArkLLMVisionUnderstanding 算子；若为 0.6.5或更低版本，则只能用旧版单模态接口，且不支持同时传入图片+文本+视频。
版本不匹配会导致 construct_args 中的 images/texts/videos 字段被完全忽略——模型根本收不到任何视觉数据，只当作纯文本问答处理。
构造合法的多模态输入结构
方法一：使用 URL 地址（推荐）
将图片/视频上传至 TOS 或 S3 存储桶，确保 URL 可公开访问或已配置预签名权限。URL 必须以 https://、http://、tos:// 或 s3:// 开头，其他协议（如 file://）会被拒绝。
方法二：Base64 编码（适合小图）
对 PNG/JPEG 图片做 Base64 编码后，字符串需以 data:image/png;base64, 或 data:image/jpeg;base64, 开头，缺一不可；否则算子解析失败，返回 invalid image format 错误。
方法三：二进制数据（仅限 Python SDK 调用）
读取本地文件时用 open("xxx.jpg", "rb").read() 获取 bytes 对象，不可用 str 或 utf-8 解码，否则触发 【binary data corrupted】 异常。
编写 Daft DataFrame 调用代码
第一步：准备输入列
创建包含 images、texts、videos 三列的 DataFrame，每列可为 string 或 list。例如：df = df.with_column("images", lit(["https://xxx.jpg"]))。
第二步：配置 construct_args
必须显式指定 "model" 参数，如 "Doubao-1.8-vision-pro"；若省略，系统默认使用旧版基础模型，【不启用深度思考机制】，无法输出 reasoning_content。
第三步：调用 UDF
使用 las_udf(ArkLLMThinkingVision, construct_args={...})(images=col("images"), texts=col("texts")) 形式调用，注意字段名必须与 construct_args 中声明的输入列严格一致——大小写、下划线均不可错。
第四步：提取结果
输出为 struct 类型，需用 .llm_result 取最终回答，用 .reasoning_content 取思维链；若未设置 LAS_LLM_FINISH_REASON_CHECK=true，则 finish_reason 字段不存在。
