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dify+南瓜树低代码平台实战开发一个发票识别助手

发布日期：2025-03-11 04:29:49 浏览次数： 1518 来源：小南瓜开发平台

前言

近期在思考如何将AI与业务进行结合，实现真正的将AI给业务赋能。后台一位兄弟留言给了我一点点思路。因此准备拿之前写过的一个案例：发票识别助手，来进一步改造，实现AI数据识别入库。

整个发票助手的开发思路分为两部分：

第一部分，在南瓜树低代码平台上实现：

1、设计一个发票表单
2、设计一个列表，便于进行增删改查
3、开发一个API服务将数据入库

以上功能均基于低代码平台在线开发，无需编写代码部署上线，参考教程：

https://note.youdao.com/s/aM8VQ9vj
https://note.youdao.com/s/UUewGMj8

第二部分，改造发票助手智能体：

1、调用文件上传接口，将pdf文件上传；返回pdf文件生成的图片
2、调用登录工具实现获取token参数
3、调用获取发票图片接口，获取图片文件
4、通过大模型，识别图片中的文字信息
5、将大模型识别的内容通过代码转换去掉markdown格式，获取到json字符串
6、调用数据库保存接口将发票信息保存

完整工作流图如下：

演示效果：

最后：

上回有朋友问到，为什么他通过LLM节点将数据返回的json串直接传给http接口作为入参时，执行报错？

原因是：LLM返回的数据是markdown的格式，我们需要通过python代码将返回的结果进行处理成正常json字符串后，才能用于接口入参：

def main(arg1):    import json    import re    cleaned_json_str = re.sub(r"```json\n|```", "", arg1, flags=re.MULTILINE)    json_data = json.loads(cleaned_json_str)    return {        "result": cleaned_json_str,    }

DSL文件口令：业务发票识别助手

这只是一个简单的业务系统应用示例，基于大模型的能力以及带代码平台的优势，低代码+AI还有很多应用场景。

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