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资料与数据处理

票据 / 文档识别归档

视觉理解读图，OCR 提取字段成 JSON 并给出归档文件名。

免责声明：本页展示内容均为 AI 模型生成，仅供参考，不构成任何效果承诺；实际产出效果与 Credits 消耗以平台用量统计为准。
本篇用一张真实发票（敏感字段已脱敏）跑通：把票据图丢给 qwen3.7-plus，一句话得到结构化 JSON 与按「日期_销售方_金额」规则生成的建议文件名，读图、提字段、命名归档一气呵成。 调用链：qwen3.7-plus（视觉理解，逐张 OCR + 结构化）→ 按字段重命名归档。

实测产出

以一张真实发票（敏感字段已脱敏）跑通，输出的 OCR 结构化结果：
脱敏发票
{"类型": "电子发票（普通发票）", "开票日期": "2026年01月20日", "销售方": "已脱敏", "金额": "28.87", "税额": "1.73", "价税合计": "30.60", "发票号码": "已脱敏"}
2026年01月20日_已脱敏_28.87

步骤：发票识别归档

把票据图片连同下面的指令发给 qwen3.7-plus： 
识别这张发票，提取为 JSON：{"类型":"","开票日期":"","销售方":"",
"金额":"","税额":"","价税合计":"","发票号码":""}。
图中被灰色块遮挡的字段（已脱敏），值填「已脱敏」，不要用可见残片拼凑。
然后按「日期_销售方_金额」格式给出建议文件名。只输出 JSON 和文件名两行。

说明

  • 消耗：本玩法涉及视觉理解（qwen3.7-plus 读图）。
  • 边界：图片本身会转成 tokens 计入输入，是这类任务的主要消耗来源，图片尺寸越大，通常消耗 Token 越多。
  • 脱敏：示例发票的企业名称、税号、发票号码、开票人均已脱敏处理。