基于 Dify + 通义千问的多模态大模型 搭建发票识别 Agent

在AI浪潮席卷而来的今天,你还在为发票手动录入烦恼吗?本文手把手教你利用Dify平台和阿里通义千问多模态大模型,快速构建一个智能发票识别Agent。零代码基础也能上手,提升工作效率10倍以上!从注册到部署,全流程详解。快来解锁你的AI生产力吧!

在数字化转型的时代,企业每天处理海量的发票数据,手动录入不仅耗时耗力,还容易出错。想象一下,如果你有一个智能Agent,能自动扫描发票图像,提取关键信息如金额、日期、税号,甚至分类归档,那该多省心啊!

这个方案的核心在于Dify和通义千问的完美结合。Dify是一个开源的AI应用开发平台,它允许开发者通过拖拽式界面快速构建AI应用和Agent,支持集成各种大模型。通义千问(Qwen)则是阿里云推出的强大多模态大模型系列,支持文本、图像、视频等多种输入,能处理复杂的视觉任务,如OCR(光学字符识别)和语义理解。结合两者,我们可以创建一个多模态Agent,专攻发票识别,帮助中小企业或个人用户实现自动化办公。

为什么选择这个组合?首先,Dify门槛低,无需编写复杂代码;其次,通义千问的多模态能力强悍,尤其在中文发票识别上表现优异,能准确处理模糊、倾斜的图像;最后,整个搭建过程成本低廉,只需几小时就能上线。接下来,我将一步步带你从零搭建,确保即使是AI小白也能跟上。整个流程基于最新的 Dify 版本和 qwen-vl-max,准备好了吗?让我们开始吧!

准备工作和账号注册

首先,确保你有基本的环境准备:一台电脑、稳定的网络,以及一个阿里云百炼平台账号(用于通义千问)。

  1. 注册Dify账号

    打开浏览器,访问 Dify官网。使用邮箱或GitHub账号注册。Dify支持云端部署和本地自建,如果你只是测试,云端免费版就够用。注意,免费版有API调用限额,但足以搭建原型。

    本地部署也很简单,将 dify clone 下来使用 docker compose up -d 即可运行。

  2. 获取通义千问API Key

    登录 阿里云百炼控制台,访问模型,点击左下角的密钥管理,然后在API管理页面生成一个API Key。记住,这个Key是连接Dify和通义千问的桥梁。通义千问支持多模态模型如Qwen-VL(视觉语言模型),我们将用它来处理发票图像。

创建Dify应用并集成通义千问模型

现在,进入Dify的核心操作。

  1. 新建工作流

    在Dify控制台,点击创建空白应用,选择"工作流"模式创建应用。给它起个名字,比如"发票识别 Agent",再点击"创建"按钮。

  2. 集成大模型

    在开始的下一个节点点击LLM,此时下面的模型会自动选中之前配置的第一个模型,我们需要将其模型切换为 qwen-vl-max 或者其他支持视觉的大模型。

  3. 配置Prompt模板

    在LLM的SYSTEM编辑器中,定义核心提示词。提示词是Agent的"大脑",告诉模型如何处理发票。示例Prompt(直接复制使用):

    txt 复制代码
     你是一个专业的发票识别专家。用户会上传一张发票图像,请分析图像内容,提取以下关键信息:  
     - 发票号码  
     - 开票日期  
     - 总金额(含税小写)
    
     如果图像模糊或信息缺失,请提示用户重新上传。输出格式为JSON,除JSON数据外不返回任何说明信息包括, ```json ``` 这种也不需要,便于后续处理。  
     未识别到内容时的示例输出:
     {
         "code": -1,
         "msg": "图像模糊或信息缺失"
     }
     正确的示例输出:  
     {
         "code": 200,
         "msg": "图像模糊或信息缺失",
         "data": {
             "invoice_number": "0987654321",
             "date": "2025-08-17",
             "total_amount": "600.00"
         }
     }

    这个Prompt利用了通义千问的多模态能力,能直接"看"图像并理解语义。

  4. 添加数据处理脚本

    添加代码执行节点,输入变量选择大模型输出的 text,输出变量为 result ,输出类型为对象,代码内容如下所示:

    python 复制代码
    import json
    
    def main(text: str) -> dict:
        return {
            "result": json.loads(text)
        }
  5. 添加结束节点

    新增结束节点,输出内容为上一步的 result ,到这一步配置就完成了。

  6. 发布

    测试没问题后,点击右上角的 发布 按钮,生成分享链接或API Endpoint。你可以将其嵌入到微信小程序、网页,或直接用Dify的Chat界面。想高级点?也可以通过调用API的方式将其集成到企业微信或钉钉。

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