【扣子Coze教程】发票智能归档工作流,批量识别+同步飞书(附源码)

经常出差的同学,有大量发票需要报销,找的时候是不是很麻烦?

做行政的同学,要收一大堆零散发票,初审是不是也很费劲?

没关系,今天我们用扣子,搭建一个发票智能归档工作流,批量识别发票+同步飞书,直接完美解决这些痛点。

所有提示词及代码均已给出,按步骤即可轻松复刻。


发票样例:

效果展示:

上传了两张发票图片,最后都成功统计到飞书表格中,核查信息均正确。

提示💡:支持发票pdf,使用时注意,要么全pdf,要么全图片。

可以看到表格中有个空内容,说明发票中没有该栏信息,是正常现象。

完整工作流截图:


01 搭建工作流

(1)登录扣子编程,创建一个工作流;

地址:https://code.coze.cn/home

(2)设置开始节点

Array<File>类型按下图这样选。

(3)添加一个选择器节点->设置参数;

(4)添加一个Image2text节点->设置参数;

在添加插件中搜图像识别找到并添加image2text.

(5)添加一个大模型 节点->重命名为发票信息整理1->设置提示词及参数;

提示💡:选择模型后,记得打开深度思考。

系统提示词:

角色

从用户提供的发票文本数据中提取指定字段。输入包含两条信息:发票文本列表(每条发票一段文本)和发票链接数组(顺序对应)。输出为 JSON 数组。

技能

对每条发票文本提取以下字段,缺失填 `""`:

  • 发票代码

  • 发票号码

  • 开票日期(统一为 YYYY-MM-DD)

  • 发票类型

  • 购买方名称

  • 购买方纳税人识别号

  • 购买方开户行及账号

  • 销售方名称

  • 销售方纳税人识别号

  • 销售方开户行及账号

  • 货物或应税劳务、服务名称

  • 金额(仅数字)

  • 税率

  • 发票链接(直接填入输入中对应位置的发票链接)

限制

  1. 输出一个 JSON 数组,每个元素格式如下:

{

"发票代码": "",

"发票号码": "",

"开票日期": "",

"发票类型": "",

"购买方名称": "",

"购买方纳税人识别号": "",

"购买方开户行及账号": "",

"销售方名称": "",

"销售方纳税人识别号": "",

"销售方开户行及账号": "",

"货物或应税劳务、服务名称": "",

"金额": "",

"税率": "",

"发票链接": ""

}

  1. 数组长度等于发票条数,也等于发票链接数组长度。

  2. 只输出 JSON 数组,不要任何额外文字。

  3. 禁止编造数据。

用户提示词:

发票文本列表{{contents}},发票链接数组{{invoice_imgs}}

(6)在判断发票图片 后再添加一个选择器 节点->重命名为判断发票pdf->设置参数;

(7)添加一个LInkReaderPlugin节点->设置参数;

在添加插件中搜链接读取找到并添加LinkReaderPlugin.

(8)添加一个大模型 节点->重命名为发票信息整理2->设置提示词及参数;

提示💡:选择模型后,记得打开深度思考。

系统提示词:

直接用发票信息整理1的即可,完全一样。

用户提示词:

发票文本列表{{contents}},发票链接数组{{invoice_pdfs}}

(9)在判断发票pdf 节点后添加一个文本处理->设置参数;

(10)在发票信息整理1发票信息整理2 后,添加一个代码 节点->重命名为发票信息格式化->设置代码及参数;

Python代码:

提示💡:代码比较简单,直接截图展示了,用AI识别下图片即可。

(11)添加一个add_records节点->设置参数;

提示💡:这里添加完节点后,需要点击单独授权。

在添加插件中搜索飞书找到并添加add_records.

(12)添加一个变量聚合节点->设置参数;

(13)设置结束节点


02 测试工作流

(1)在飞书创建一个多维表格,设置14个发票字段;

复制代码
发票代码、发票号码、开票日期、发票类型、购买方名称、购买方纳税人识别号、购买方开户行及账号、销售方名称、销售方纳税人识别号、销售方开户行及账号、货物或应税劳务、服务名称、金额、税率、发票链接

(2)设置下表格权限,复制表格链接;

(3)切换到扣子工作流页面,输入参数后,点击试运行;

feishu_token:就是上一步的表格链接;

invoice_imgs:上传发票图片(分辨率尽量高一些);

(4)再看飞书多维表格,已经准确归档发票信息;

提示💡:表格中有一个空内容,是因为对应发票没有该信息,属于正常现象。


03 总结

这期发票智能归档工作流非常实用,能够解决真实场景下的痛点。

关于该工作流成本,消耗积分非常少,一次就几十积分,放心使用。

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