需在Daft框架中编码调用ArkLLMVisionUnderstanding算子，依Daft版本选择参数写法：0.6.14+用images/texts/videos字段，0.6.5-需multimodal_type；图片须为公网URL、TOS/S3预签名URL或base64字符串；模型推荐"Doubao-1.5-vision-pro"；设环境变量可返回finish_reason。
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要在火山引擎上使用豆包大模型完成图片理解任务，需通过 ArkLLMVisionUnderstanding 算子调用视觉理解能力，输入图片数据与文本提示，获取结构化分析结果。该算子不支持纯网页拖拽式操作，必须在 Daft 数据处理框架中编码调用，且版本差异直接影响字段写法。
确认 Daft 版本并选择对应调用方式
先运行 daft.__version__ 查看本地 Daft 版本：若为 0.6.14 及以上，使用 images、texts、videos 字段分列传参；若为 0.6.5 或更低，则只能单模态输入，并依赖 multimodal_type 指定类型。
版本不匹配会导致字段被忽略或报 KeyError——例如在 0.6.5 中写 images=col("img_urls") 不生效，必须改用 multimodal_type="image" + col("img_urls") 入参。
准备图片数据源
图片支持三种格式：HTTP/HTTPS URL 字符串、TOS/S3 预签名 URL 字符串、Base64 编码字符串（需以 data:image/xxx;base64, 开头）。
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直接传原始二进制 bytes 对象会触发类型校验失败，【必须提前 base64 编码或转为可访问的公网 URL】。本地文件路径如 "./cat.jpg" 无效，不可直接使用。
若有多张图，构造 Python list 传入，例如 ["https://x.com/a.jpg", "https://x.com/b.jpg"]，无需额外配置批量开关。
编写调用代码（Daft 0.6.14+）
第一步：导入必要模块 → 第二步：定义 UDF 调用参数 → 第三步：调用 with_column 注入新列
关键参数必须显式指定 model，推荐使用 "Doubao-1.5-vision-pro" 或 "doubao-seed-1.6-vision"；system_text 用于设定角色，比如 "你是一名专业图像标注员，请用中文描述画面主体、动作、场景和文字信息"。
texts 参数可传 string 或 list，若同时传多条提示词（如 ["描述构图", "识别文字", "判断情绪"]），模型将按顺序逐一响应并拼接输出。
验证输出结构
默认返回 string 类型结果，内容为模型生成的纯文本描述。
如需获取终止原因（如是否被内容过滤），需在运行前设置环境变量：os.environ["LAS_LLM_FINISH_REASON_CHECK"] = "true"，此时返回 dict，含 llm_result 和 finish_reason 两个 key。
若 finish_reason == "content_filter"，说明图片含敏感内容，模型主动拒绝响应——这不是报错，而是安全策略生效。
