Dify+OCR图文识别智能体开发项目实战**Dify+OCR图文识别智能体开发项目实战---youkeit.xyz/1

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在2025年企业数字化转型加速的背景下，“智能文档处理”已成为高需求、高客单价（8–30 万/项目）的黄金赛道。然而，传统开发模式需要后端、前端、算法、运维多人协作，周期长、成本高。而借助 Dify（低代码 AI 应用平台） + OCR（光学字符识别）API，一名开发者即可在 72 小时内交付生产级文档智能系统，直接提升接单竞争力。

本文将通过一个真实场景—— “物流运单自动结构化”项目，结合 Python 脚本 + Dify 工作流配置逻辑（以伪代码形式呈现） ，手把手演示如何实现高效交付。

💡 说明：Dify 支持可视化编排，但为便于理解底层逻辑，本文用代码模拟其工作流行为。实际部署时，90% 功能可通过 Dify 界面拖拽完成。

项目背景：客户痛点 vs 传统方案

客户需求：
每天接收 500+ 张 PDF/图片格式的物流运单，需人工录入“发货人、收货人、货物名称、重量、运费”等字段到 ERP 系统。

传统开发方案（5 人团队 × 4 周） ：

算法工程师：训练表格检测模型（2周）
后端：搭建 OCR 服务 + 字段抽取 API（1周）
前端：上传界面 + 结果展示（1周）
测试 + 部署（1周）

总成本：人力约 20 万元，周期 1 个月。

我们的方案：Dify + 通用 OCR + 大模型 = 3 天交付

技术栈

OCR 引擎：阿里云通用文字识别（高精度，支持表格）
AI 编排平台：Dify（开源版或 SaaS）
大模型：DeepSeek / Qwen（用于语义理解与结构化）
输出：JSON 格式结构化数据，支持一键导出 Excel 或对接 API

第一步：调用 OCR 获取原始文本（Python 示例）

Python
编辑
1# install: pip install alibabacloud_ocr20191230
2from alibabacloud_ocr20191230.client import Client
3from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
4
5def get_ocr_text(image_path: str) -> str:
6    """调用阿里云 OCR 识别图片中的文字"""
7    config = open_api_models.Config(
8        access_key_id="YOUR_ACCESS_KEY",
9        access_key_secret="YOUR_SECRET",
10        endpoint="ocr.cn-shanghai.aliyuncs.com"
11    )
12    client = Client(config)
13    
14    with open(image_path, "rb") as f:
15        content = f.read()
16    
17    # 调用通用文字识别
18    response = client.recognize_general_expense(content=content)
19    # 提取所有识别出的文字块
20    words = [item["word"] for item in response.body.data.prism_wordsInfo]
21    return " ".join(words)
22
23# 示例
24raw_text = get_ocr_text("waybill_001.jpg")
25print("OCR 原始文本:", raw_text[:200] + "...")

✅ 优势：无需训练模型，直接使用成熟 OCR API，准确率 >95%（印刷体）。

第二步：用大模型将非结构化文本转为结构化 JSON（Dify 核心逻辑）

在 Dify 中，我们创建一个 “文本结构化”工作流，其核心是以下提示词（Prompt）：

Text
编辑
1你是一名专业的物流数据录入员。请从以下运单文本中提取以下字段，并以严格 JSON 格式输出：
2
3字段要求：
4- shipper（发货人）
5- consignee（收货人）
6- goods_desc（货物描述）
7- weight_kg（重量，单位kg，数字）
8- freight_fee（运费，数字）
9
10原文本：
11{{ocr_output}}
12
13输出格式（仅 JSON，无其他文字）：
14{
15  "shipper": "...",
16  "consignee": "...",
17  "goods_desc": "...",
18  "weight_kg": 12.5,
19  "freight_fee": 88.0
20}

模拟 Dify 调用大模型的 Python 代码

Python
编辑
1import requests
2import json
3
4def structure_with_llm(ocr_text: str) -> dict:
5    """模拟 Dify 调用大模型进行结构化"""
6    prompt = f"""
7    你是一名专业的物流数据录入员。请从以下运单文本中提取字段...
8    原文本：
9    {ocr_text}
10    输出格式（仅 JSON）：
11    {{
12      "shipper": "...",
13      ...
14    }}
15    """
16    
17    # 假设调用 DeepSeek API
18    response = requests.post(
19        "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
20        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_KEY"},
21        json={
22            "model": "deepseek-coder",
23            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
24            "temperature": 0.0  # 确保输出稳定
25        }
26    )
27    
28    try:
29        content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
30        return json.loads(content.strip("```json").strip("```"))
31    except Exception as e:
32        print("结构化解析失败:", e)
33        return {}

第三步：批量处理 + 导出 Excel（完整交付物）

Python
编辑
1import pandas as pd
2import os
3
4def process_waybills(folder_path: str, output_excel: str):
5    results = []
6    for filename in os.listdir(folder_path):
7        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.pdf')):
8            image_path = os.path.join(folder_path, filename)
9            ocr_text = get_ocr_text(image_path)
10            structured = structure_with_llm(ocr_text)
11            structured["source_file"] = filename
12            results.append(structured)
13    
14    # 保存为 Excel
15    df = pd.DataFrame(results)
16    df.to_excel(output_excel, index=False)
17    print(f"✅ 处理完成！共 {len(results)} 份运单，结果已保存至 {output_excel}")
18
19# 执行
20process_waybills("./waybills/", "structured_waybills.xlsx")

第四步：在 Dify 中实现“零代码”交付（客户可自助使用）

虽然上述代码可在 1 天内写完，但为了让客户无需技术能力也能使用，我们将整个流程部署到 Dify：

创建应用：选择“Workflow”模式；
添加节点：
- 文件上传 → 调用 OCR API（通过 HTTP 节点）；
- 将 OCR 结果传给 LLM 节点（使用上述 Prompt）；
- 添加“导出 Excel”节点（Dify 内置）；
发布为 Web 应用：客户打开链接，拖拽图片，点击“处理”，下载 Excel。

🎯 交付成果：一个带 UI 的 Web 应用 + API 接口（可用于对接 ERP），3 天内完成。

投入 vs 回报：为什么客户愿意付 8 万+？

项目	传统方案	Dify+OCR 方案
开发周期	4 周	3 天
人力成本	20 万元	<1 万元（OCR 调用费 + 你的时间）
可维护性	需专职运维	Dify 自动托管，客户可自行操作
扩展性	难以复用	模板可复制到发票、合同、病历等场景

你的报价：8 万元（含 1 年维护），客户节省 60% 成本，你净赚 7 万+。

结语：低代码不是“低价值”，而是“高效率”

《Dify+OCR 低代码实战》的核心思想是：用成熟的云服务 + 智能编排，把复杂问题拆解为标准化模块。你不需要成为 OCR 专家或大模型科学家，只需掌握“如何组合它们”。

而这，正是未来自由开发者的核心竞争力——不是写更多代码，而是用更少代码解决更大问题。

📌 行动建议：

注册 Dify（开源版免费）；

申请阿里云/百度 OCR 免费额度；

复用本文逻辑，打造你的第一个“文档智能”作品集。

3 天后，你就能向客户说：“这个项目，我三天上线。”