本文探讨了利用多模态大模型进行发票数据结构化提取的实践经验,旨在实现模型稳定输出可用的JSON格式数据。传统OCR方法在复杂版式下效果不佳,而多模态模型如Gemini和GPT-4o能够有效理解图像和指令。文章介绍了微调和少样本提示的方法,强调数据格式和模型输出准确性的重要性,建议在训练中加入模糊样本,并在系统提示中强调格式要求,以提高模型的可靠性。
该项目使用Golang开发,无外部库,旨在高效处理大量XML发票数据。通过自定义数据库配置和优化查询,确保高并发和性能。项目结构清晰,充分利用Golang的并发特性和XML解析能力,实现高效的数据处理和存储。尽管开发时间较长,但在严格的性能要求下,这种无依赖的方法展现了其价值。
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