大家好，我是Jason。
AI的浪潮已经汹涌而来，“所有场景都值得用AI重做一遍”这句话，我们可能都听腻了。但一个关键问题是： “重做”，仅仅是简单地给产品套用一个大模型API吗？
在过去的几个月里，我从0到1开发了一款个人AI记账App。这个过程，让我从最初“一把梭哈调用API”的简单想法，逐步演进并设计出了一套我称之为“6级智能流水线”的混合处理系统。
今天，我想把这套系统的完整设计思路分享出来，探讨在AI时代，一个真正“智能”的应用，其流程应该是什么样的。
我们先来看看传统记账应用的用户流程：
- 打开App → 点击添加 → 手动输入金额
- 选择分类（从20+个选项中找）→ 填写商品说明 （可选→ 选择交易日期 → 填写备注）
- 选择账户 → 确认保存
整个过程至少需要6-8次点击，耗时30-60秒。
这就是为什么90%的人都无法坚持记账的原因。不是因为懒，而是因为认知负担太重。每次记账都要做这么多决策，谁受得了？
理想的AI记账应该是这样的
用户操作： 拍照 → 等待2秒 → 确认（可选）
系统处理： 在这2秒内，AI完成了6个核心任务：
- 识别金额
- 推断日期时间
- 提取商品描述
- 判断支付账户
- 预测消费分类
- 确定收支类型
为了实现这个目标，我设计了一套6站式的智能处理流水线：
🚉 第一站：预清洗模块（数据净化）
任务： 数据净化，去除OCR识别中的噪声信息
输入: "支付成功！点击查看明细 ¥32.50 星巴克..."
输出: "¥32.50 星巴克..."
核心技术： 停用词过滤 + 格式标准化
耗时： <5ms
🚉 第二站：结构化信息提取模块（正则匹配）
任务：正则表达式快速提取确定性信息（需要通用化匹配各种场景）
- 金额提取：
¥\s?(\d{1,3}(,\d{3})*(.\d+)?|\d+(.\d+)?|.\d+)
- 日期提取：
\d{4}[-/年]\s?(0?[1-9]|1[0-2])[-/月]\s?(0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])日?\s*(?:[ ]|T)?\s*(?:([01]?\d|2[0-3]):([0-5]?\d)(?::([0-5]?\d))?)?
- 收支类型初判：
关键词匹配（"支付"→支出，"退款"→收入，...）
耗时： <10ms
🚉 第三站：并行 AI 识别模块（Core ML本地AI）
任务： 本地BERT模型并行处理
我微调了两个BERT模型：
- NER模型： 提取商品名称、账户
- 分类模型： 预测交易分类
- 同时输出模型置信度，供后续参考。
耗时： 50-100ms（本地推理）
🚉 第四站：个性化偏好校准模块
任务： 基于用户历史习惯进行智能修正
这是整套系统的核心亮点。系统会学习用户的分类习惯：
- 如果用户之前把"星巴克"归类为"人情往来"（请客户）
- 系统会记住这个偏好，下次自动推荐相同分类
- 置信度会显著提升（从0.85→0.95）
耗时： <20ms（本地数据库查询+规则匹配）
🚉 第五站：置信度融合与云端增强
任务： 综合评估，决定是否需要云端增强
核心算法：最终置信度 = 模型分数×0.4 + 历史偏好分×0.5 + 映射相似度×0.1
- 如果总分 ≥ 0.8：直接输出结果
- 如果总分 < 0.8：调用云端大模型进行增强
耗时：
- 本地决策：<5ms
- 云端调用（低置信度场景）：1-3s
🚉 第六站：结构化输出与动态学习
任务：输出结构化 JSON，包含字段值和每一项的置信度。同时动态更新用户偏好库，为后续预测提供依据。
{
"amount": {"value": 32.00, "confidence": 0.99},
"transaction_date": {"value": "2025-06-19T08:30:00Z", "confidence": 0.99},
"description": {"value": "星巴克拿铁", "confidence": 0.85},
"account": {"value": "招商银行信用卡", "confidence": 0.88},
"category": {"value": "人情往来", "confidence": 0.92},
"transaction_type": {"value": "支出", "confidence": 0.95}
}
耗时： <5ms
总耗时：
- 高置信度场景（80%） ：<500ms（纯本地处理）
- 低置信度场景（20%） ：2-5s（含云端调用）
通过这个记账App项目，我深刻体会到了AI应用开发的魅力和挑战。接下来，我准备系统性地分享我的学习路径：
🎯 第一阶段：模型微调实战
- 数据处理： 如何构建高质量的训练数据集（下期预告：《微调第一步数据集的准备是如何让我崩溃的...》）
- 模型微调： BERT（NER任务 + 文本分类），GPT（回答风格微调）
- 模型优化： 压缩技巧：量化、剪枝、蒸馏
- 部署实践： Core ML转换与移动端集成
🎯 第二阶段：RAG (检索增强生成): 探索如何结合外部知识库，让AI回答更专业、更具体的问题。
🎯 第三阶段：Agent智能体开发: 尝试构建能自主规划、执行复杂任务的AI智能体。
完整版的学习路径图我已经肝出来了，欢迎关注即可领取。
📢 预告：我将启动一个「AI 应用开发学习系列」
为了系统分享我的开发经验与踩坑总结，我计划推出一个 AI 应用落地专题系列，可能会通过以下几种方式发布：
- 公众号 / 专栏 图文连载
- CSDN / 掘金 技术细节沉淀
- 知乎长文与回答
- 知识星球（可能设为进阶实战分享）
这个系列会以「AI记账App」为起点，逐步扩展到智能问答、RAG知识库、Agent 设计等真实的场景式 AI 应用。
如果你对AI应用开发感兴趣，或者正在做类似的项目，欢迎在评论区交流。我会根据大家的反馈来决定具体的分享形式。
写在最后
AI应用开发不是简单的API调用，而是需要深入理解业务场景，合理设计技术架构，持续优化用户体验的系统工程。
通过这个记账App项目，我学到的不仅仅是技术，更是如何用AI真正解决实际问题的思维方式。
希望这篇文章对正在探索AI应用开发的你有所启发。如果你有任何问题或想法，随时欢迎交流讨论！
关于作者：专注于AI应用开发的实践者，目前在探索如何将AI技术落地到具体的产品场景中。如果你也在这条路上，让我们一起学习进步！
