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前言
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，处理海量的、种类各异的票据（如增值税发票、普通发票、出租车票、火车票等）仍然是财务、报销及个人记账流程中的一大痛点。传统的手动录入方式不仅效率低下、耗时耗力，还极易出错。幸运的是，以 Dify 为代表的大语言模型应用开发平台，凭借其强大的工作流功能，让零代码构建自动化、智能化的票据识别工具成为可能。
本文将带你深入实战，利用 Dify 工作流，一步步构建一个能够智能识别多种常见票据类型、提取关键信息，并具备一定容错能力的自动化助手，同时探讨进一步优化的方向。整体工作流如下：
实战步骤：构建多类型票据识别工作流
第一步：创建与初始化工作流
1.登录 Dify 平台。
2.创建新应用，选择“工作流”类型，命名（例如：“智能多票据识别助手”）。
3.在工作流画布上，找到默认的“开始”节点。点击配置，添加一个文件类型（单文件）的输入变量，命名为 ticket_file，并设置为必填项。这将是用户上传票据文件的入口。
第二步：初步类型判断（LLM 节点）
1.从左侧节点库拖拽一个“LLM”节点到画布，命名为 初步分类器。
2.将“开始”节点的 ticket_file 输出连接到 初步分类器 节点的输入。
3.配置 初步分类器 节点：
·模型选择： 选择一个具备强大视觉理解能力的大语言模型（如qwen2.5-vl-72b-instruct）。
·提示词： 精心设计提示词，指令模型进行大类判断，并强制按指定格式输出。
提示词太长了，我放到DSL文件中了，详见文末。
第三步：大类分支处理（条件节点）
1.拖拽一个“条件”节点到画布，命名为 大类分支。
2.将 初步分类器 节点的 输出连接到 大类分支 节点的输入。
3.配置 大类分支 节点，设置不同的条件分支：
·分支 1 (IF): 条件设置为{初步分类器text} 是 " Valueadded_invoice "，此分支用于处理所有识别为“增值税发票”的票据。
·分支 2 (ELIF): 条件设置为{初步分类器text}是"Common_invoice"，此分支用于处理“普通发票”。
·分支 3 (ELIF): 此分支对应 {初步分类器text}是"Quota_invoice"，此分支用户处理“定额发票”。
·以此类推添加出租车发票识别、火车票识别。
·分支6（ELIF）及 {初步分类器text}是"未知发票类型，请重新上传。"
ELSE分支对应结束节点。
第四步：配置各类型票据的精准提取节点（LLM 节点）
1.为每种最终确定的票据类型（增值税发票、普通发票、出租车发票、火车票）分别创建一个 LLM 节点，用于信息提取。命名建议清晰，如 增值税发票提取器、火车票提取器 等。
2.关键连接： 将“开始”节点的 ticket_file 输出，分别连接到每一个提取器节点的输入。
3.放置位置： 将每个提取器节点放置在对应的条件分支路径下。例如，增值税发票提取器 放在步骤五的分支 1 下；火车票提取器 放在步骤三的分支 2 下。
4.配置提取器节点的提示词（核心环节）：
·为每个提取器节点设计高度定制化的提示词，明确告知模型正在处理的票据类型，列出需要提取的所有关键字段，并强制要求以包含处理状态（status）和错误信息（error_message）及置信区间的 JSON 格式输出。
·增值税发票提取器提示词:详见DSL文件（文件见文末）
·出租车发票提取器提示词: 详见DSL文件（文件见文末）
·（为普通发票、火车票也编写类似的、字段和格式要求清晰的提示词）
第五步：配置结束节点，统一输出
1.将所有可能的最终路径（包括所有成功的提取器节点、以及各个表示“未知类型”或“无法细分”的分支末端）都连接到工作流的“结束”节点。
2.配置“结束”节点，定义最终输出变量。目标是形成一个包含所有必要信息（识别出的类型、提取数据或错误信息）的统一结构。
第六步：测试、调试与优化
1.发布工作流。
2.使用大量、多样化的真实票据样本进行测试：不同版式、清晰度、来源的增值税发票、普票、定额票、出租车票、火车票，以及完全无关的图片。
3.测试置信区间，根据不同的置信区间，决定后续是否需要人工复审。
结语
通过 Dify 工作流的分层设计和精心配置，我们成功构建了一个零代码、能够智能识别处理多种发票和火车票，并具备基本容错能力的自动化助手。这不仅展现了 Dify 平台在赋能业务自动化方面的巨大潜力，也为解决企业和个人面临的实际票据处理难题提供了一条高效、灵活的路径。
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