小红花·文摘
  • 首页
  • 广场
  • 排行榜🏆
  • 直播
  • FAQ
Dify.AI

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。

多模态数据提取:微调与少样本提示

路边的阿不
路边的阿不 · 2026-01-14T09:16:20Z
我在Golang中开发了一个不使用任何包或库(也不使用ORM)的项目

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。

我在Golang中开发了一个不使用任何包或库(也不使用ORM)的项目

DEV Community
DEV Community · 2025-04-11T18:44:15Z
  • <<
  • <
  • 1 (current)
  • >
  • >>
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证
登录验证
在本设备完成一次验证即可继续使用

完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。

1 关注公众号
小红花技术领袖公众号二维码
小红花技术领袖
如果当前 App 无法识别二维码,请在微信搜索并关注该公众号
2 发送验证码
在公众号对话中发送下面 4 位验证码
小红花技术领袖俱乐部
小红花·文摘:汇聚分发优质内容
小红花技术领袖俱乐部
Copyright © 2021-
粤ICP备2022094092号-1
公众号 小红花技术领袖俱乐部公众号二维码
视频号 小红花技术领袖俱乐部视频号二维码