概览
项目概览
自动化文档处理流水线：摄取服务请求、通过 AI 提取结构化数据，并将审批检查点路由给人工。
问题
工程挑战
运营人员每周花费超过 15 小时，从供应商 PDF 与邮件中手动提取表格数据、订单号与规格，造成录入瓶颈与本可避免的转录错误。
关键技术约束：
- 高精度要求：执行财务操作前，自动化提取必须可由员工核验。
- 必须处理多种 PDF 格式与非结构化扫描文档。
- 数据隐私：客户信息必须隔离，且绝不可用于公共模型训练。
解决方案
工程与架构方法
我们实现了异步事件驱动的自动化层，将确定性光学解析与 LLM 语义提取相结合。提取字段经置信评分，并在同步到目标系统前于并排人工审核抽屉中呈现。
系统架构亮点：
文档摄取网关：自动化 webhook 与邮件解析，含 PDF 文本提取。
置信度评分引擎：模式引导的 LLM 结构化输出解析，带字段级置信标记。
人机协同审核：精简 UI 高亮低置信字段，支持一键即时核验。
下游同步消费者：弹性队列工作者将已验证数据派发到 ERP 与 CRM 系统。
技术依据
关键工程决策
对置信度低于 98% 的文档强制触发人工核验。
使用带死信重试逻辑的 Redis 队列，确保流量高峰时零文档丢失。
存储所有原始文档与提取遥测，以实现透明审计合规。
结果
已验证成果
01
将数小时的手动转录转化为快速的数秒核验。
02
通过自动化与人工双重校验，将数据录入错误降至接近零。
03
保持企业数据隔离，零公共模型训练暴露。