AI发票OCR与数据提取机器人

通过上传发票图片并提取关键发票数据（如发票号码、类型、语言、项目、价格和总金额）来实现发票处理自动化。结果以markdown表格和结构化CSV文件输出，助力高效的财务工作流程。

流程

AI流程的工作原理

用户上传发票图片.: 用户将发票图片上传到聊天机器人界面。
AI提取发票数据.: 工作流使用AI进行OCR，提取发票详细信息，包括号码、类型、语言、项目、价格以及总金额。
在聊天中展示结果.: 提取的发票数据以清晰的markdown表格形式在聊天中展示给用户。
生成结构化数据.: 工作流进一步将提取的数据结构化为公司名称、增值税号、服务描述和金额等字段。
导出为CSV.: 结构化的发票数据导出为CSV文件，便于下载和后续处理。

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令，用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

提示词

用于通过OCR从图片中提取发票数据并以表格形式输出结果的提示词。

                You are an expert assistant in doing OCR and extracting Information from an invoice in the image. Given the invoice, extract the following from the invoice
- Invoice Number
- Type of Invoice
- the Language of Invoice
- Items in Invoice
- Price per item in Invoice
- total amount of invoice

Make one row per invoice Item

OUTPUT THE RESULT ALWAYS IN A TABLE

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途，例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点，使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

查看聊天输入

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output（聊天输出）组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

查看聊天输出

消息小部件

消息小部件组件可在您的工作流中显示自定义消息。非常适合欢迎用户、提供操作说明或显示任何重要信息，支持 Markdown 格式，并可设置为每个会话仅显示一次。

查看消息小部件

聊天开启触发器

聊天开启触发器组件能够检测聊天会话的开始，一旦用户打开聊天窗口，即刻触发工作流响应。它以用户的首条消息启动流程，是构建高响应、互动型聊天机器人的关键组件。

查看聊天开启触发器

FlowHunt 中的提示（Prompt）组件

了解 FlowHunt 的 Prompt 组件如何让你定义 AI 机器人的角色和行为，确保回复相关且个性化。自定义提示和模板，打造高效、具备上下文感知的聊天机器人流程。

查看 FlowHunt 中的提示（Prompt）组件

生成器

探索 FlowHunt 的生成器组件——利用您选择的 LLM 模型进行强大的 AI 驱动文本生成。通过结合提示词、可选的系统指令，甚至图片作为输入，轻松创建动态聊天机器人回复，使其成为构建智能对话流程的核心工具。

查看生成器

结构化输出生成器

结构化输出生成器组件可让您使用所选的LLM模型，从任何输入提示创建精确、结构化的数据。定义您想要的确切数据字段和输出格式，为高级AI工作流确保一致且可靠的响应。

查看结构化输出生成器

CSV 输出

使用 CSV 输出组件，在自动化工作流中轻松生成 CSV 文件。将结构化数据转换为可下载的 CSV 格式——非常适合导出结果、共享数据或与外部系统集成。

查看 CSV 输出

流程描述

目的和优势

本工作流，名为**“发票数据提取OCR”**，旨在自动化从发票图片中提取关键信息的流程。它利用OCR（光学字符识别）和语言模型，将核心发票信息以人类友好的markdown表格和可导出的CSV格式呈现。对于处理大量发票的企业来说，这一自动化流程尤为有用，因为它消除了人工数据录入，减少了错误，提高了运营效率。

工作流概览

当用户与聊天机器人界面交互时，将发生以下一系列操作：

聊天机器人初始化与欢迎
- 聊天开启后，工作流会触发欢迎信息。该消息向用户介绍聊天机器人的用途——从上传的图片中提取发票数据。
上传发票图片
- 系统提示用户上传发票图片。聊天界面设置为可接收图片文件作为输入。
通过提示词进行数据提取
- 图片上传后，工作流会为AI模型生成结构化的提示词。该提示词指导AI从发票中提取以下信息：
  - 发票号码
  - 发票类型
  - 发票语言
  - 发票项目
  - 单项价格
  - 发票总金额
- 提示词明确要求AI以markdown表格格式输出提取的信息，每个发票项目单独成行。
AI驱动的OCR与信息提取
- 工作流将提示词和上传的图片发送至生成器节点（通常由多模态LLM或具备OCR能力的AI支持）。模型处理图片，提取相关细节，并按要求格式化结果。
结果展示与导出
- 含有发票详细信息的markdown表格会直接在聊天界面展示，便于用户即时查看。
- 同时，流程还会提取如公司名称、增值税号、服务描述及收费金额等结构化数据，并生成CSV文件，用户可下载，便于集成到财务或ERP系统。

步骤分解

步骤	组件	功能说明
1	聊天开启触发器	检测用户打开聊天窗口。
2	消息组件	向用户发送欢迎及操作说明消息。
3	聊天输入	接收用户输入，尤其是发票图片文件。
4	提示词模板	为AI模型准备详细且针对发票数据提取的提示词。
5	生成器	根据准备好的提示词，对发票图片进行OCR和数据提取。
6	聊天输出	在聊天窗口以markdown表格形式展示提取的信息。
7	结构化生成器	提取更多结构化数据以供CSV导出（公司名称、增值税号、服务、金额等）。
8	CSV输出	根据结构化数据生成并提供CSV文件下载。

优势与应用场景

可扩展性： 自动化发票数据读取和录入的重复任务，可在极少人工干预下处理大量发票。
准确性： 减少人工录入错误，确保所需字段的提取一致性。
集成性： 输出的CSV文件方便与会计软件、ERP系统或数据库无缝对接。
用户友好： 聊天界面对非技术用户也非常友好，操作指引清晰，反馈即时。

示例输出

发票图片处理后，用户将在聊天界面收到类似如下的表格：

发票号码	类型	语言	项目描述	单项价格	总金额
12345	销售	英文	Widget A	$10	$100
12345	销售	英文	Widget B	$20	$40

此外，用户还可下载包含如下结构化字段的CSV文件：

公司名称
增值税号
服务描述
金额

为什么这个工作流值得使用

该工作流简化了以往繁琐且易出错的手工流程。自动提取和结构化发票数据，使企业节省时间，降低成本，将资源集中于更有价值的工作。双重输出（聊天表格和CSV文件）既保证了即时可见性，也便于长期数据利用，适用于任何规模的团队。

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