Για το μεγαλύτερο μέρος της ιστορίας, οι υπολογιστές δούλευαν με έναν τύπο δεδομένων τη φορά: κείμενο σε ένα πρόγραμμα, εικόνες σε άλλο, ήχος κάπου αλλού. Αλλά οι άνθρωποι δεν βιώνουν τον κόσμο με αυτόν τον τρόπο. Βλέπουμε, ακούμε, διαβάζουμε, και μιλάμε ταυτόχρονα, συνδυάζοντας όλες αυτές τις εισόδους για να κατανοήσουμε το περιβάλλον μας.

**Το Multimodal AI** αλλάζει τα πάντα. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να επεξεργαστούν πολλαπλούς τύπους πληροφοριών μαζί—αναλύοντας μια εικόνα ενώ διαβάζουν την ερώτησή σου γι' αυτήν, ή δημιουργώντας εικόνες από τις κειμενικές σου περιγραφές. Αυτό το κεφάλαιο σε διδάσκει πώς να επικοινωνείς αποτελεσματικά με αυτά τα ισχυρά συστήματα.

<Callout type="info" title="Τι Σημαίνει Multimodal;">
"Multi" σημαίνει πολλά, και "modal" αναφέρεται σε τρόπους ή τύπους δεδομένων. Ένα multimodal μοντέλο μπορεί να δουλέψει με πολλαπλές μορφές: κείμενο, εικόνες, ήχο, βίντεο, ή ακόμα και κώδικα. Αντί για ξεχωριστά εργαλεία για κάθε τύπο, ένα μοντέλο τα κατανοεί όλα μαζί.
</Callout>

## Γιατί Έχει Σημασία το Multimodal

Το παραδοσιακό AI απαιτούσε να περιγράφεις τα πάντα με λέξεις. Θέλεις να ρωτήσεις για μια εικόνα; Έπρεπε πρώτα να την περιγράψεις. Θέλεις να αναλύσεις ένα έγγραφο; Έπρεπε να το μεταγράψεις χειροκίνητα. Τα multimodal μοντέλα εξαλείφουν αυτά τα εμπόδια.

<InfoGrid items={[
  { label: "Βλέπε και Κατανόησε", description: "Ανέβασε μια εικόνα και κάνε ερωτήσεις γι' αυτήν απευθείας—χωρίς να χρειάζεται περιγραφή", example: "\"Τι είναι λάθος με αυτό το διάγραμμα κυκλώματος;\"", color: "blue" },
  { label: "Δημιούργησε από Λέξεις", description: "Περίγραψε τι θέλεις και δημιούργησε εικόνες, ήχο, ή βίντεο", example: "\"Ένα ηλιοβασίλεμα πάνω από βουνά σε στυλ ακουαρέλας\"", color: "purple" },
  { label: "Συνδύασε τα Πάντα", description: "Μίξε κείμενο, εικόνες, και άλλα μέσα σε μια μόνο συνομιλία", example: "\"Σύγκρινε αυτά τα δύο designs και πες μου ποιο είναι καλύτερο για mobile\"", color: "green" },
  { label: "Ανάλυσε Έγγραφα", description: "Εξαγάγε πληροφορίες από φωτογραφίες εγγράφων, αποδείξεων, ή screenshots", example: "\"Εξαγάγε όλα τα στοιχεία γραμμής από αυτή τη φωτογραφία τιμολογίου\"", color: "amber" }
]} />

## Γιατί το Prompting Έχει Ακόμα Μεγαλύτερη Σημασία για Multimodal

Με μοντέλα μόνο κειμένου, το AI λαμβάνει ακριβώς αυτό που πληκτρολογείς. Αλλά με multimodal μοντέλα, το AI πρέπει να ερμηνεύσει οπτικές ή ηχητικές πληροφορίες—και η ερμηνεία απαιτεί καθοδήγηση.

<Compare 
  before={{ label: "Ασαφές multimodal prompt", content: "Τι βλέπεις σε αυτή την εικόνα;\n\n[εικόνα ενός πολύπλοκου dashboard]" }}
  after={{ label: "Καθοδηγημένο multimodal prompt", content: "Αυτό είναι screenshot του analytics dashboard μας. Εστίασε σε:\n1. Το γράφημα conversion rate πάνω-δεξιά\n2. Οποιουσδήποτε δείκτες σφαλμάτων ή προειδοποιήσεις\n3. Αν τα δεδομένα φαίνονται κανονικά ή ανώμαλα\n\n[εικόνα ενός πολύπλοκου dashboard]" }}
/>

**Χωρίς καθοδήγηση**, το μοντέλο μπορεί να περιγράψει χρώματα, διάταξη, ή άσχετες λεπτομέρειες. **Με καθοδήγηση**, εστιάζει σε αυτό που πραγματικά σου ενδιαφέρει.

<Callout type="warning" title="Το Κενό Ερμηνείας">
Όταν κοιτάς μια εικόνα, ξέρεις αμέσως τι είναι σημαντικό βάσει του πλαισίου και των στόχων σου. Το AI δεν έχει αυτό το πλαίσιο εκτός αν το παρέχεις. Μια φωτογραφία ρωγμής σε τοίχο θα μπορούσε να είναι: ανησυχία δομικής μηχανικής, καλλιτεχνική υφή, ή άσχετο φόντο. Το prompt σου καθορίζει πώς το AI θα το ερμηνεύσει.
</Callout>

## Το Τοπίο Multimodal

Διαφορετικά μοντέλα έχουν διαφορετικές δυνατότητες. Εδώ είναι τι διατίθεται το 2025:

### Μοντέλα Κατανόησης (Είσοδος → Ανάλυση)

Αυτά τα μοντέλα δέχονται διάφορους τύπους μέσων και παράγουν κειμενική ανάλυση ή απαντήσεις.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "Κείμενο + Εικόνες + Ήχος → Κείμενο. Η ναυαρχίδα της OpenAI με 128K context, ισχυρές δημιουργικές και συλλογιστικές ικανότητες, μειωμένα ποσοστά ψευδαισθήσεων.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "Κείμενο + Εικόνες → Κείμενο. Το μοντέλο της Anthropic εστιασμένο στην ασφάλεια με προηγμένη συλλογιστική, εξαιρετικό για coding και πολύπλοκες εργασίες πολλών βημάτων.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "Κείμενο + Εικόνες + Ήχος + Βίντεο → Κείμενο. Το μοντέλο της Google με 1M token context, αυτο-έλεγχο γεγονότων, γρήγορη επεξεργασία για coding και έρευνα.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "Κείμενο + Εικόνες + Βίντεο → Κείμενο. Το open-source μοντέλο της Meta με τεράστιο 10M token context για μεγάλα έγγραφα και codebases.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "Κείμενο + Εικόνες → Κείμενο. Το μοντέλο της xAI με πρόσβαση σε δεδομένα πραγματικού χρόνου και ενσωμάτωση social media για ενημερωμένες απαντήσεις.", color: "red" }
]} />

### Μοντέλα Δημιουργίας (Κείμενο → Μέσα)

Αυτά τα μοντέλα δημιουργούν εικόνες, ήχο, ή βίντεο από κειμενικές περιγραφές.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "Κείμενο → Εικόνες. Η γεννήτρια εικόνων της OpenAI με υψηλή ακρίβεια στις περιγραφές prompt.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "Κείμενο + Εικόνες → Εικόνες. Γνωστό για καλλιτεχνική ποιότητα, έλεγχο στυλ, και αισθητικά αποτελέσματα.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "Κείμενο → Βίντεο. Το μοντέλο δημιουργίας βίντεο της OpenAI για δημιουργία clips από περιγραφές.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "Ήχος → Κείμενο. Η μετατροπή ομιλίας-σε-κείμενο της OpenAI με υψηλή ακρίβεια σε πολλές γλώσσες.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="Ταχεία Εξέλιξη">
Το τοπίο multimodal αλλάζει γρήγορα. Νέα μοντέλα λανσάρονται συχνά, και υπάρχοντα μοντέλα αποκτούν δυνατότητες μέσω ενημερώσεων. Πάντα έλεγχε την πιο πρόσφατη τεκμηρίωση για τρέχοντα χαρακτηριστικά και περιορισμούς.
</Callout>

## Prompts Κατανόησης Εικόνας

Η πιο κοινή multimodal χρήση είναι να ζητάς από το AI να αναλύσει εικόνες. Το κλειδί είναι να παρέχεις πλαίσιο για το τι χρειάζεσαι.

### Βασική Ανάλυση Εικόνας

Ξεκίνα με σαφή δομή αιτήματος. Πες στο μοντέλο σε ποιες πτυχές να εστιάσει.

<TryIt 
  title="Δομημένη Ανάλυση Εικόνας"
  description="Αυτό το prompt παρέχει σαφές πλαίσιο για ανάλυση εικόνας. Το μοντέλο ξέρει ακριβώς ποιες πληροφορίες χρειάζεσαι."
  prompt={`Ανάλυσε αυτή την εικόνα και περίγραψε:

1. **Κύριο Θέμα**: Ποια είναι η κύρια εστίαση αυτής της εικόνας;
2. **Περιβάλλον**: Πού φαίνεται να είναι; (εσωτερικός/εξωτερικός χώρος, τύπος τοποθεσίας)
3. **Διάθεση**: Ποιον συναισθηματικό τόνο ή ατμόσφαιρα μεταδίδει;
4. **Κειμενικό Περιεχόμενο**: Υπάρχει ορατό κείμενο, πινακίδες, ή ετικέτες;
5. **Αξιοσημείωτες Λεπτομέρειες**: Τι μπορεί κάποιος να χάσει με πρώτη ματιά;
6. **Τεχνική Ποιότητα**: Πώς είναι ο φωτισμός, η εστίαση, και η σύνθεση;

[Επικόλλησε ή περίγραψε την εικόνα που θέλεις να αναλύσεις]

Περιγραφή εικόνας ή URL: \${imageDescription}`}
/>

### Δομημένη Έξοδος για Εικόνες

Όταν χρειάζεσαι να επεξεργαστείς ανάλυση εικόνας προγραμματιστικά, ζήτησε έξοδο JSON.

<TryIt 
  title="Ανάλυση Εικόνας JSON"
  description="Λάβε δομημένα δεδομένα από ανάλυση εικόνας που είναι εύκολο να αναλυθούν και να χρησιμοποιηθούν σε εφαρμογές."
  prompt={`Ανάλυσε αυτή την εικόνα και επέστρεψε ένα αντικείμενο JSON με την ακόλουθη δομή:

{
  "summary": "Περιγραφή μιας πρότασης",
  "objects": ["Λίστα κύριων ορατών αντικειμένων"],
  "people": {
    "count": "αριθμός ή 'κανένας'",
    "activities": ["Τι κάνουν, αν υπάρχουν"]
  },
  "text_detected": ["Οποιοδήποτε ορατό κείμενο στην εικόνα"],
  "colors": {
    "dominant": ["Κορυφαία 3 χρώματα"],
    "mood": "Θερμό/Ψυχρό/Ουδέτερο"
  },
  "setting": {
    "type": "εσωτερικό/εξωτερικό/άγνωστο",
    "description": "Πιο συγκεκριμένη περιγραφή τοποθεσίας"
  },
  "technical": {
    "quality": "υψηλή/μέση/χαμηλή",
    "lighting": "Περιγραφή φωτισμού",
    "composition": "Περιγραφή πλαισίωσης/σύνθεσης"
  },
  "confidence": "υψηλή/μέση/χαμηλή"
}

Εικόνα προς ανάλυση: \${imageDescription}`}
/>

### Συγκριτική Ανάλυση

Η σύγκριση πολλαπλών εικόνων απαιτεί σαφή επισήμανση και συγκεκριμένα κριτήρια σύγκρισης.

<TryIt 
  title="Σύγκριση Εικόνων"
  description="Σύγκρινε δύο ή περισσότερες εικόνες με συγκεκριμένα κριτήρια που έχουν σημασία για την απόφασή σου."
  prompt={`Σύγκρινε αυτές τις εικόνες για \${purpose}:

**Εικόνα A**: \${imageA}
**Εικόνα B**: \${imageB}

Ανάλυσε κάθε εικόνα σε αυτά τα κριτήρια:
1. \${criterion1} (σημασία: υψηλή)
2. \${criterion2} (σημασία: μέση)  
3. \${criterion3} (σημασία: χαμηλή)

Παρέχε:
- Σύγκριση πλάι-πλάι για κάθε κριτήριο
- Δυνατά σημεία και αδυναμίες κάθε μιας
- Σαφή σύσταση με αιτιολόγηση
- Οποιεσδήποτε ανησυχίες ή επιφυλάξεις`}
/>

## Ανάλυση Εγγράφων και Screenshots

Μια από τις πιο πρακτικές εφαρμογές του multimodal AI είναι η ανάλυση εγγράφων, screenshots, και στοιχείων UI. Αυτό εξοικονομεί ώρες χειροκίνητης μεταγραφής και αναθεώρησης.

### Εξαγωγή Εγγράφων

Σαρωμένα έγγραφα, φωτογραφίες αποδείξεων, και PDFs ως εικόνες μπορούν όλα να επεξεργαστούν. Το κλειδί είναι να πεις στο μοντέλο τι τύπος εγγράφου είναι και ποιες πληροφορίες χρειάζεσαι.

<TryIt 
  title="Εξαγωγέας Δεδομένων Εγγράφου"
  description="Εξαγάγε δομημένα δεδομένα από φωτογραφίες εγγράφων, αποδείξεων, τιμολογίων, ή φορμών."
  prompt={`Αυτή είναι φωτογραφία/σάρωση ενός \${documentType}.

Εξαγάγε όλες τις πληροφορίες σε δομημένη μορφή JSON:

{
  "document_type": "ανιχνευμένος τύπος",
  "date": "αν υπάρχει",
  "key_fields": {
    "όνομα_πεδίου": "τιμή"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["οποιοδήποτε χειρόγραφο κείμενο"],
  "unclear_sections": ["περιοχές που ήταν δύσκολο να διαβαστούν"],
  "confidence": "υψηλή/μέση/χαμηλή"
}

ΣΗΜΑΝΤΙΚΟ: Αν οποιοδήποτε κείμενο είναι ασαφές, σημείωσέ το στο "unclear_sections" αντί να μαντεύεις. Σημείωσε confidence ως "χαμηλή" αν σημαντικά τμήματα ήταν δύσκολο να διαβαστούν.

Περιγραφή εγγράφου: \${documentDescription}`}
/>

### Ανάλυση Screenshot και UI

Τα screenshots είναι χρυσωρυχεία για debugging, UX review, και τεκμηρίωση. Καθοδήγησε το AI να εστιάσει σε αυτό που έχει σημασία.

<TryIt 
  title="Αναλυτής Screenshot UI/UX"
  description="Λάβε λεπτομερή ανάλυση screenshots για debugging, UX review, ή τεκμηρίωση."
  prompt={`Αυτό είναι screenshot της εφαρμογής \${applicationName}.

Ανάλυσε αυτή τη διεπαφή:

**Ταυτοποίηση**
- Ποια οθόνη/σελίδα/κατάσταση είναι αυτή;
- Τι προσπαθεί πιθανώς να επιτύχει ο χρήστης εδώ;

**Στοιχεία UI**
- Βασικά διαδραστικά στοιχεία (κουμπιά, φόρμες, μενού)
- Τρέχουσα κατάσταση (κάτι επιλεγμένο, συμπληρωμένο, ή επεκταμένο;)
- Μηνύματα σφάλματος, προειδοποιήσεις, ή ειδοποιήσεις;

**Αξιολόγηση UX**
- Είναι η διάταξη σαφής και διαισθητική;
- Μπερδεμένα στοιχεία ή ασαφείς ετικέτες;
- Ανησυχίες προσβασιμότητας (αντίθεση, μέγεθος κειμένου, κλπ.);

**Εντοπισμένα Ζητήματα**
- Οπτικά bugs ή κακές ευθυγραμμίσεις;
- Περικομμένο κείμενο ή ζητήματα overflow;
- Ασυνεπής styling;

Περιγραφή screenshot: \${screenshotDescription}`}
/>

### Ανάλυση Μηνυμάτων Σφάλματος

Όταν συναντάς σφάλμα, ένα screenshot συχνά περιέχει περισσότερο πλαίσιο από την αντιγραφή του κειμένου σφάλματος μόνο.

<TryIt 
  title="Διάγνωση Σφάλματος από Screenshot"
  description="Λάβε εξηγήσεις σε απλή γλώσσα και διορθώσεις για μηνύματα σφάλματος σε screenshots."
  prompt={`Βλέπω αυτό το σφάλμα στο \${context}.

[Περίγραψε ή επικόλλησε το μήνυμα σφάλματος/screenshot]
Λεπτομέρειες σφάλματος: \${errorDetails}

Παρακαλώ παρέχε:

1. **Εξήγηση σε Απλή Γλώσσα**: Τι σημαίνει πραγματικά αυτό το σφάλμα;

2. **Πιθανές Αιτίες** (κατάταξη κατά πιθανότητα):
   - Πιθανότερη: 
   - Επίσης πιθανή:
   - Λιγότερο κοινή:

3. **Διόρθωση Βήμα-προς-Βήμα**:
   - Πρώτα, δοκίμασε...
   - Αν αυτό δεν λειτουργήσει...
   - Ως έσχατη λύση...

4. **Πρόληψη**: Πώς να αποφύγεις αυτό το σφάλμα στο μέλλον

5. **Κόκκινες Σημαίες**: Πότε αυτό το σφάλμα μπορεί να υποδηλώνει πιο σοβαρό πρόβλημα`}
/>

## Prompts Δημιουργίας Εικόνων

Η δημιουργία εικόνων από κειμενικές περιγραφές είναι μια μορφή τέχνης. Όσο πιο συγκεκριμένο και δομημένο είναι το prompt σου, τόσο πιο κοντά θα είναι το αποτέλεσμα στο όραμά σου.

### Η Ανατομία ενός Prompt Εικόνας

Τα αποτελεσματικά prompts δημιουργίας εικόνων έχουν αρκετά συστατικά:

<InfoGrid items={[
  { label: "Θέμα", description: "Ποια είναι η κύρια εστίαση της εικόνας;", example: "Ένα golden retriever που παίζει σε φθινοπωρινά φύλλα", color: "blue" },
  { label: "Στυλ", description: "Ποιο καλλιτεχνικό στυλ ή μέσο;", example: "Ζωγραφική ακουαρέλας, ψηφιακή τέχνη, φωτορεαλιστικό", color: "purple" },
  { label: "Σύνθεση", description: "Πώς είναι διαρρυθμισμένη η σκηνή;", example: "Κοντινό πορτρέτο, ευρύ τοπίο, εικόνα από ψηλά", color: "green" },
  { label: "Φωτισμός", description: "Ποια είναι η πηγή και η ποιότητα του φωτός;", example: "Απαλό πρωινό φως, δραματικές σκιές, λάμψη νέον", color: "amber" },
  { label: "Διάθεση", description: "Τι συναίσθημα πρέπει να προκαλεί;", example: "Ειρηνική, ενεργητική, μυστηριώδης, νοσταλγική", color: "pink" },
  { label: "Λεπτομέρειες", description: "Συγκεκριμένα στοιχεία να συμπεριληφθούν ή να αποφευχθούν", example: "Συμπεριέλαβε: λουλούδια. Απόφυγε: κείμενο, υδατογραφήματα", color: "cyan" }
]} />

### Βασική Δημιουργία Εικόνας

<TryIt 
  title="Δομημένο Prompt Εικόνας"
  description="Χρησιμοποίησε αυτό το template για να δημιουργήσεις λεπτομερή, συγκεκριμένα prompts δημιουργίας εικόνων."
  prompt={`Δημιούργησε μια εικόνα με αυτές τις προδιαγραφές:

**Θέμα**: \${subject}

**Στυλ**: \${style}
**Μέσο**: \${medium} (π.χ., ελαιογραφία, ψηφιακή τέχνη, φωτογραφία)

**Σύνθεση**:
- Πλαισίωση: \${framing} (κοντινό, μεσαία λήψη, ευρεία γωνία)
- Προοπτική: \${perspective} (επίπεδο ματιού, χαμηλή γωνία, από πάνω)
- Εστίαση: \${focusArea}

**Φωτισμός**:
- Πηγή: \${lightSource}
- Ποιότητα: \${lightQuality} (απαλός, σκληρός, διάχυτος)
- Ώρα της ημέρας: \${timeOfDay}

**Χρωματική Παλέτα**: \${colors}

**Διάθεση/Ατμόσφαιρα**: \${mood}

**Πρέπει να Συμπεριλαμβάνει**: \${includeElements}
**Πρέπει να Αποφεύγει**: \${avoidElements}

**Τεχνικά**: αναλογία διαστάσεων \${aspectRatio}, υψηλή ποιότητα`}
/>

### Δημιουργία Σκηνής

Για πολύπλοκες σκηνές, περίγραψε επίπεδα από πρώτο πλάνο σε φόντο.

<TryIt 
  title="Περιγραφή Σκηνής σε Επίπεδα"
  description="Χτίσε πολύπλοκες σκηνές περιγράφοντας τι εμφανίζεται σε κάθε επίπεδο βάθους."
  prompt={`Δημιούργησε μια λεπτομερή σκηνή:

**Περιβάλλον**: \${setting}

**Πρώτο Πλάνο** (πιο κοντά στον θεατή):
\${foreground}

**Μεσαίο Πλάνο** (κύρια περιοχή δράσης):
\${middleGround}

**Φόντο** (μακρινά στοιχεία):
\${background}

**Ατμοσφαιρικές Λεπτομέρειες**:
- Καιρός/Αέρας: \${weather}
- Φωτισμός: \${lighting}
- Ώρα: \${timeOfDay}

**Στυλ**: \${artisticStyle}
**Διάθεση**: \${mood}
**Χρωματική Παλέτα**: \${colors}

Επιπλέον λεπτομέρειες να συμπεριληφθούν: \${additionalDetails}`}
/>

## Prompts Ήχου

Η επεξεργασία ήχου ανοίγει τη μεταγραφή, ανάλυση, και κατανόηση προφορικού περιεχομένου. Το κλειδί είναι να παρέχεις πλαίσιο για το τι περιέχει ο ήχος.

### Βελτιωμένη Μεταγραφή

Η βασική μεταγραφή είναι μόνο η αρχή. Με καλά prompts, μπορείς να πάρεις αναγνώριση ομιλητών, timestamps, και ακρίβεια ειδικού τομέα.

<TryIt 
  title="Έξυπνη Μεταγραφή"
  description="Λάβε ακριβείς μεταγραφές με ετικέτες ομιλητών, timestamps, και χειρισμό ασαφών τμημάτων."
  prompt={`Μεταγράψε αυτή την ηχογράφηση.

**Πλαίσιο**: \${recordingType} (σύσκεψη, συνέντευξη, podcast, διάλεξη, κλπ.)
**Αναμενόμενοι Ομιλητές**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**Τομέας**: \${domain} (τεχνικοί όροι που αναμένονται: \${technicalTerms})

**Μορφή Εξόδου**:
[00:00] **Ομιλητής 1 (Όνομα/Ρόλος)**: Μεταγεγραμμένο κείμενο εδώ.
[00:15] **Ομιλητής 2 (Όνομα/Ρόλος)**: Η απάντησή τους εδώ.

**Οδηγίες**:
- Συμπερίλαβε timestamps σε φυσικά διαλείμματα (κάθε 30-60 δευτερόλεπτα ή σε αλλαγές ομιλητή)
- Σημείωσε ασαφή τμήματα ως [δυσδιάκριτο] ή [ασαφές: καλύτερη εικασία;]
- Σημείωσε μη-λεκτικούς ήχους σε αγκύλες: [γέλιο], [κουδούνισμα τηλεφώνου], [μεγάλη παύση]
- Διατήρησε λέξεις-γέμισμα μόνο αν έχουν νόημα (εε, αα μπορούν να αφαιρεθούν)
- Επισήμανε οποιαδήποτε action items ή αποφάσεις με σύμβολο →

Περιγραφή ήχου: \${audioDescription}`}
/>

### Ανάλυση Ηχητικού Περιεχομένου

Πέρα από τη μεταγραφή, το AI μπορεί να αναλύσει το περιεχόμενο, τον τόνο, και τις βασικές στιγμές σε ήχο.

<TryIt 
  title="Αναλυτής Ηχητικού Περιεχομένου"
  description="Λάβε ολοκληρωμένη ανάλυση ηχητικού περιεχομένου συμπεριλαμβανομένης σύνοψης, βασικών στιγμών, και συναισθήματος."
  prompt={`Ανάλυσε αυτή την ηχογράφηση:

Περιγραφή ήχου: \${audioDescription}

Παρέχε:

**1. Εκτελεστική Σύνοψη** (2-3 προτάσεις)
Για τι είναι αυτή η ηχογράφηση; Ποιο είναι το κύριο συμπέρασμα;

**2. Ομιλητές**
- Πόσοι διακριτοί ομιλητές;
- Χαρακτηριστικά (αν διακρίνονται): τόνος, στυλ ομιλίας, επίπεδο εξειδίκευσης

**3. Ανάλυση Περιεχομένου**
- Κύρια θέματα που συζητήθηκαν (με κατά προσέγγιση timestamps)
- Βασικά σημεία που έγιναν
- Ερωτήσεις που τέθηκαν

**4. Συναισθηματική Ανάλυση**
- Συνολικός τόνος (επίσημος, χαλαρός, τεταμένος, φιλικός)
- Αξιοσημείωτες συναισθηματικές στιγμές
- Επίπεδο ενέργειας καθ' όλη τη διάρκεια

**5. Εφαρμόσιμα Στοιχεία**
- Αποφάσεις που λήφθηκαν
- Action items που αναφέρθηκαν
- Follow-ups που χρειάζονται

**6. Αξιοσημείωτα Αποσπάσματα**
Εξαγάγε 2-3 σημαντικά αποσπάσματα με timestamps

**7. Ποιότητα Ήχου**
- Συνολική καθαρότητα
- Οποιαδήποτε ζητήματα (θόρυβος περιβάλλοντος, διακοπές, τεχνικά προβλήματα)`}
/>

## Prompts Βίντεο

Το βίντεο συνδυάζει οπτική και ηχητική ανάλυση με την πάροδο του χρόνου. Η πρόκληση είναι να καθοδηγήσεις το AI να εστιάσει στις σχετικές πτυχές σε όλη τη διάρκεια.

### Κατανόηση Βίντεο

<TryIt 
  title="Ολοκληρωμένη Ανάλυση Βίντεο"
  description="Λάβε δομημένη ανάλυση περιεχομένου βίντεο συμπεριλαμβανομένου timeline, οπτικών στοιχείων, και βασικών στιγμών."
  prompt={`Ανάλυσε αυτό το βίντεο: \${videoDescription}

Παρέχε ολοκληρωμένη ανάλυση:

**1. Επισκόπηση** (2-3 προτάσεις)
Για τι είναι αυτό το βίντεο; Ποιο είναι το κύριο μήνυμα ή σκοπός;

**2. Timeline Βασικών Στιγμών**
| Timestamp | Γεγονός | Σημασία |
|-----------|---------|---------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. Οπτική Ανάλυση**
- Περιβάλλον/Τοποθεσία: Πού λαμβάνει χώρα;
- Άνθρωποι: Ποιοι εμφανίζονται; Τι κάνουν;
- Αντικείμενα: Βασικά αντικείμενα ή props που εμφανίζονται
- Οπτικό στυλ: Ποιότητα, editing, graphics που χρησιμοποιούνται

**4. Ηχητική Ανάλυση**
- Ομιλία: Κύρια σημεία που έγιναν (αν υπάρχει διάλογος)
- Μουσική: Τύπος, διάθεση, πώς χρησιμοποιείται
- Ηχητικά εφέ: Αξιοσημείωτα ηχητικά στοιχεία

**5. Ποιότητα Παραγωγής**
- Ποιότητα βίντεο και editing
- Ρυθμός και δομή
- Αποτελεσματικότητα για τον σκοπό του

**6. Κοινό-Στόχος**
Για ποιον είναι φτιαγμένο αυτό το βίντεο; Τους εξυπηρετεί καλά;

**7. Βασικά Συμπεράσματα**
Τι πρέπει να θυμάται ένας θεατής από αυτό το βίντεο;`}
/>

### Εξαγωγή Περιεχομένου Βίντεο

Για εξαγωγή συγκεκριμένων πληροφοριών από βίντεο, να είσαι ακριβής για το τι χρειάζεσαι.

<TryIt 
  title="Εξαγωγέας Δεδομένων Βίντεο"
  description="Εξαγάγε συγκεκριμένες πληροφορίες από βίντεο με timestamps και δομημένη έξοδο."
  prompt={`Εξαγάγε συγκεκριμένες πληροφορίες από αυτό το βίντεο:

Τύπος βίντεο: \${videoType}
Περιγραφή βίντεο: \${videoDescription}

**Πληροφορίες προς Εξαγωγή**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**Μορφή Εξόδου**:
{
  "video_summary": "Σύντομη περιγραφή",
  "duration": "εκτιμώμενη διάρκεια",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "Τι βρέθηκε",
      "details": "Επιπλέον πλαίσιο",
      "confidence": "υψηλή/μέση/χαμηλή"
    }
  ],
  "items_not_found": ["Λίστα οτιδήποτε ζητήθηκε αλλά δεν υπάρχει"],
  "additional_observations": "Οτιδήποτε σχετικό που δεν ζητήθηκε ρητά"
}`}
/>

## Multimodal Συνδυασμοί

Η πραγματική δύναμη του multimodal AI αναδύεται όταν συνδυάζεις διαφορετικούς τύπους εισόδου. Αυτοί οι συνδυασμοί επιτρέπουν ανάλυση που θα ήταν αδύνατη με οποιαδήποτε μεμονωμένη μορφή.

### Επαλήθευση Εικόνας + Κειμένου

Έλεγξε αν οι εικόνες και οι περιγραφές τους ταιριάζουν—απαραίτητο για e-commerce, μετριασμό περιεχομένου, και διασφάλιση ποιότητας.

<TryIt 
  title="Ελεγκτής Ευθυγράμμισης Εικόνας-Κειμένου"
  description="Επαλήθευσε ότι οι εικόνες αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια τις κειμενικές τους περιγραφές και αντίστροφα."
  prompt={`Ανάλυσε αυτή την εικόνα και το συνοδευτικό κείμενο για ευθυγράμμιση:

**Εικόνα**: \${imageDescription}
**Κειμενική Περιγραφή**: "\${textDescription}"

Αξιολόγησε:

**1. Ταίριασμα Ακρίβειας**
- Δείχνει η εικόνα αυτό που περιγράφει το κείμενο;
- Βαθμολογία: [1-10] με εξήγηση

**2. Ισχυρισμοί Κειμένου vs. Οπτική Πραγματικότητα**
| Ισχυρισμός στο Κείμενο | Ορατός στην Εικόνα; | Σημειώσεις |
|------------------------|---------------------|------------|
| ... | Ναι/Όχι/Μερικώς | ... |

**3. Οπτικά Στοιχεία που δεν Αναφέρονται**
Τι είναι ορατό στην εικόνα αλλά δεν περιγράφεται στο κείμενο;

**4. Ισχυρισμοί Κειμένου που δεν είναι Ορατοί**
Τι περιγράφεται στο κείμενο αλλά δεν μπορεί να επαληθευτεί από την εικόνα;

**5. Συστάσεις**
- Για το κείμενο: [βελτιώσεις για ταίριασμα με εικόνα]
- Για την εικόνα: [βελτιώσεις για ταίριασμα με κείμενο]

**6. Συνολική Αξιολόγηση**
Είναι αυτό το ζεύγος εικόνας-κειμένου αξιόπιστο για \${purpose};`}
/>

### Debugging Screenshot + Κώδικα

Ένας από τους πιο ισχυρούς συνδυασμούς για developers: να βλέπεις το οπτικό bug μαζί με τον κώδικα.

<TryIt 
  title="Debugger Οπτικών Bugs"
  description="Κάνε debug σε ζητήματα UI αναλύοντας ταυτόχρονα την οπτική έξοδο και τον πηγαίο κώδικα."
  prompt={`Έχω ένα bug UI. Εδώ είναι τι βλέπω και ο κώδικάς μου:

**Περιγραφή Screenshot**: \${screenshotDescription}
**Τι Είναι Λάθος**: \${bugDescription}
**Αναμενόμενη Συμπεριφορά**: \${expectedBehavior}

**Σχετικός Κώδικας**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

Παρακαλώ βοήθησέ με:

**1. Ανάλυση Ρίζας Αιτίας**
- Τι στον κώδικα προκαλεί αυτό το οπτικό ζήτημα;
- Ποια συγκεκριμένη γραμμή(ές) είναι υπεύθυνη;

**2. Εξήγηση**
- Γιατί αυτός ο κώδικας παράγει αυτό το οπτικό αποτέλεσμα;
- Ποιος είναι ο υποκείμενος μηχανισμός;

**3. Η Διόρθωση**
\`\`\`\${language}
// Διορθωμένος κώδικας εδώ
\`\`\`

**4. Πρόληψη**
- Πώς να αποφύγεις αυτόν τον τύπο bug στο μέλλον
- Σχετικά ζητήματα για έλεγχο`}
/>

### Λήψη Αποφάσεων Πολλαπλών Εικόνων

Όταν επιλέγεις μεταξύ επιλογών, η δομημένη σύγκριση βοηθά στη λήψη καλύτερων αποφάσεων.

<TryIt 
  title="Συγκριτής Οπτικών Επιλογών"
  description="Σύγκρινε πολλαπλές εικόνες συστηματικά έναντι των κριτηρίων σου για ενημερωμένες αποφάσεις."
  prompt={`Επιλέγω μεταξύ αυτών των επιλογών για \${purpose}:

**Επιλογή A**: \${optionA}
**Επιλογή B**: \${optionB}
**Επιλογή C**: \${optionC}

**Τα Κριτήριά μου** (με σειρά σημασίας):
1. \${criterion1} (βάρος: υψηλό)
2. \${criterion2} (βάρος: μέσο)
3. \${criterion3} (βάρος: χαμηλό)

Παρέχε:

**Πίνακας Σύγκρισης**
| Κριτήριο | Επιλογή A | Επιλογή B | Επιλογή C |
|----------|-----------|-----------|-----------|
| \${criterion1} | Βαθμολογία + σημειώσεις | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**Σταθμισμένες Βαθμολογίες**
- Επιλογή A: X/10
- Επιλογή B: X/10
- Επιλογή C: X/10

**Σύσταση**
Βάσει των δηλωμένων προτεραιοτήτων σου, συνιστώ [Επιλογή] επειδή...

**Επιφυλάξεις**
- Αν [συνθήκη], σκέψου [εναλλακτική] αντ' αυτού
- Πρόσεξε για [πιθανό ζήτημα]`}
/>

## Βέλτιστες Πρακτικές για Multimodal Prompts

Η απόκτηση εξαιρετικών αποτελεσμάτων από multimodal AI απαιτεί κατανόηση τόσο των δυνατοτήτων όσο και των περιορισμών του.

### Τι Κάνει τα Multimodal Prompts Αποτελεσματικά

<InfoGrid items={[
  { label: "Παρέχε Πλαίσιο", description: "Πες στο μοντέλο τι είναι το μέσο και γιατί το αναλύεις", example: "\"Αυτή είναι φωτογραφία προϊόντος για το e-commerce site μας...\"", color: "green" },
  { label: "Να Είσαι Συγκεκριμένος", description: "Ρώτα για συγκεκριμένα στοιχεία αντί για γενικές εντυπώσεις", example: "\"Εστίασε στον πίνακα τιμών πάνω-δεξιά\"", color: "green" },
  { label: "Αναφέρσου σε Τοποθεσίες", description: "Δείξε συγκεκριμένες περιοχές χρησιμοποιώντας χωρική γλώσσα", example: "\"Στο κάτω-αριστερά τεταρτημόριο...\"", color: "green" },
  { label: "Δήλωσε τον Στόχο σου", description: "Εξήγησε για τι θα χρησιμοποιήσεις την ανάλυση", example: "\"Πρέπει να αποφασίσω αν αυτή η εικόνα λειτουργεί για την mobile εφαρμογή μας\"", color: "green" }
]} />

### Κοινές Παγίδες προς Αποφυγή

<InfoGrid items={[
  { label: "Υποθέτοντας Τέλεια Όραση", description: "Τα μοντέλα μπορεί να χάσουν μικρές λεπτομέρειες, ειδικά σε εικόνες χαμηλής ανάλυσης", example: "Μη ρωτάς για κείμενο 8pt σε συμπιεσμένο screenshot", color: "red" },
  { label: "Αναμένοντας Τέλειο OCR", description: "Χειρόγραφα, ασυνήθιστες γραμματοσειρές, και πολύπλοκες διατάξεις μπορούν να προκαλέσουν σφάλματα", example: "Επαλήθευσε εξαγμένο κείμενο από αποδείξεις και φόρμες", color: "red" },
  { label: "Αγνοώντας Πολιτικές Περιεχομένου", description: "Τα μοντέλα έχουν περιορισμούς σε ορισμένους τύπους περιεχομένου", example: "Δεν αναγνωρίζουν συγκεκριμένα άτομα ή αναλύουν ακατάλληλο περιεχόμενο", color: "red" },
  { label: "Παραλείποντας Επαλήθευση", description: "Πάντα επαλήθευε κρίσιμες πληροφορίες που εξάγονται από μέσα", example: "Διπλοέλεγξε αριθμούς, ημερομηνίες, και ονόματα από εξαγωγή εγγράφων", color: "red" }
]} />

### Χειρισμός Περιορισμών με Χάρη

<TryIt 
  title="Ανάλυση Εικόνας με Επίγνωση Αβεβαιότητας"
  description="Αυτό το prompt χειρίζεται ρητά περιπτώσεις όπου το μοντέλο δεν μπορεί να δει καθαρά ή είναι αβέβαιο."
  prompt={`Ανάλυσε αυτή την εικόνα: \${imageDescription}

**Οδηγίες για Χειρισμό Αβεβαιότητας**:

ΑΝ ΔΕΝ ΜΠΟΡΕΙΣ ΝΑ ΔΕΙΣ ΚΑΤΙ ΚΑΘΑΡΑ:
- Μη μαντεύεις ή επινοείς λεπτομέρειες
- Πες: "Μπορώ να δω [τι είναι ορατό] αλλά δεν μπορώ να διακρίνω καθαρά [ασαφές στοιχείο]"
- Πρότεινε ποιες επιπλέον πληροφορίες θα βοηθούσαν

ΑΝ ΤΟ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ ΦΑΙΝΕΤΑΙ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΕΝΟ:
- Εξήγησε τι μπορείς και τι δεν μπορείς να αναλύσεις
- Εστίασε σε επιτρεπόμενες πτυχές της ανάλυσης

ΑΝ ΡΩΤΗΘΕΙΣ ΓΙΑ ΑΤΟΜΑ:
- Περίγραψε δράσεις, θέσεις, και γενικά χαρακτηριστικά
- Μην επιχειρήσεις να αναγνωρίσεις συγκεκριμένα άτομα
- Εστίασε σε: αριθμό ατόμων, δραστηριότητες, εκφράσεις, ενδυμασία

**Η Ανάλυσή σου**:
[Προχώρα με ανάλυση, εφαρμόζοντας αυτές τις οδηγίες]`}
/>

<Quiz 
  question="Γιατί το prompting έχει ΜΕΓΑΛΥΤΕΡΗ σημασία για multimodal μοντέλα από ό,τι για μοντέλα μόνο κειμένου;"
  options={[
    "Τα multimodal μοντέλα είναι λιγότερο έξυπνα και χρειάζονται περισσότερη βοήθεια",
    "Οι εικόνες και ο ήχος είναι εγγενώς διφορούμενα—το AI χρειάζεται πλαίσιο για να ξέρει ποιες πτυχές έχουν σημασία",
    "Τα multimodal μοντέλα μπορούν να επεξεργαστούν μόνο έναν τύπο εισόδου τη φορά",
    "Τα κειμενικά prompts δεν λειτουργούν με multimodal μοντέλα"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Όταν κοιτάς μια εικόνα, ξέρεις αμέσως τι είναι σημαντικό βάσει των στόχων σου. Το AI δεν έχει αυτό το πλαίσιο—μια φωτογραφία ρωγμής τοίχου θα μπορούσε να είναι ανησυχία μηχανικής, καλλιτεχνική υφή, ή άσχετο φόντο. Το prompt σου καθορίζει πώς το AI ερμηνεύει και εστιάζει στα μέσα που παρέχεις."
/>
