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从手写 RAG 到节点化编排,我在发票处理这件事上折腾了一个月
那是某个周三下午,她把一叠厚厚的报销单推到我面前,说每个月月底都要手动把几十张发票上的信息录进表格,发票代码、号码、开票日期、购买方、销售方、金额……每一张都要盯着看、一个字一个字敲进去,出错了还得回
聊聊我把发票识别接进可视化工作流之后的一些真实感受
我们公司财务部门有个由来已久的问题——每到月底报销季,两个财务同事要对着一摞发票,一张一张地把发票号、开票日期、金额、购销双方信息往表格里敲。我有一次路过她们工位,看到桌上摞着大概三四十张纸质发票,旁
客服同事每天重复回答同样的问题,我决定用 AI 工作流帮她解决这个问题
每次到了大促节点,我们组的客服同事就要连轴转。用户咨询的问题高度重复——发货时效、退换货政策、优惠券使用规则、订单状态查询……每一条消息都要人工逐条回复,一天下来少说也要处理几百条对话。有一次我路过她
合同审核每次都要人工逐行比对,我搭了个工作流之后事情变了
我们部门有个法务同事,每次合同版本更新都要手动逐条比对新旧两份文档。条款增删、措辞变动、数字调整……每一处差异都要找出来,标注清楚,再整理成一份变更说明交给业务方确认。说实话,我第一次看到她在做这件事
从手写 RAG 到可视化工作流,我用发票识别这个场景踩了一遍坑
说实话,这件事的起点挺平凡的。 我们团队有个财务同学,每个月月底都要集中处理一批报销单,各种增值税发票、电子发票、收据混在一起,她要一张一张打开、核对、手动录入到表格里。有一次我路过她工位,看到她盯着
搭一个发票识别工作流的过程,让我重新想清楚了 Agent 选型这件事
说实话,这件事的起点挺平凡的。 我们团队有个财务同学,每个月月底都要处理大量报销单据。各种增值税发票、电子发票、收据混在一起,她要一张一张打开、手动把发票代码、号码、金额、开票方这些信息录进飞书的多维
搭了一个发票识别工作流之后,我对 AI Agent 落地这件事有了新的看法
我们公司财务部门有个让人头疼的老问题。每个月报销季,几个同事要对着几百张发票,一张一张地把发票代码、号码、金额、开票日期这些信息手动录入表格。说实话,这种工作不是不能做,但它占用的时间和精力完全不成比
AI 合同审查 Agent 搭建笔记:节点、并行处理与那些踩过的坑
上个月法务部门提了个需求:能否在 AI 平台上做一个自动审查合同的工具? 需求本身并不复杂——一份合同进来,帮我分析一下里面有哪些潜在风险点,符合公司风控要求的条款可以打钩,存在隐患的条款标红并给出修
从手写RAG到AI Agent:我搭了一个合同差异对比的工具
在搞 AI Agent 之前,我一直在和 RAG 系统较劲。 公司内部的知识库问答一直不理想——产品手册散落在各个部门,员工想查个参数得翻好几个文档。后来转向用 AI Agent 的思路去做应用开发,
花半天调试知识库分段后,我找到了一种更省力的方案
最近在折腾企业内部知识库问答的事情,说实话踩了不少坑。团队想把产品文档、技术手册、FAQ这些散落在各处的知识整合起来,做一个能精准回答的AI助手。我一开始的想法比较简单:手撸一个RAG系统。文档解析、
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2026-04-13