物流行业基于AI与OCR技术的BOL提单信息自动化提取Agent大模型项目系统设计：实现提单关键字段高效识别与结构化输出如何利用...

内容概要：本文介绍了结合AI与OCR技术的Agent项目实践，旨在解决物流公司UNIS在处理不同客户提单（BOL）时遇到的问题。项目通过AI理解并提取BOL上的关键信息，如发货人、收货人、货物详情、提货日期、特殊说明以及参考信息等，确保数据的完整性、准确性和稳定性。Agent能够处理不同质量的文档，包括模糊文字或手写体，并将结果结构化输出为JSON或XML格式，便于进一步处理。此外，项目还设计了详细的workflow，涵盖了从PDF转图像、OCR识别到最终数据输出的全过程，并提供了优化后的提示词以提高识别精度。 适合人群：物流行业的自动化系统集成开发者和技术人员，尤其是那些需要提高BOL信息识别和处理效率的专业人士。 使用场景及目标：①自动识别并提取BOL上的关键信息，减少人工录入的工作量；②确保提取的数据完整且格式一致；③通过PDF转图像转换以提高OCR效果，并标记未识别的字段以保持操作准确性；④支持与运输管理系统（TMS）的集成，优化物流管理和清关流程。 其他说明：项目不仅提高了BOL识别的准确率，还大幅缩短了单个BOL开发的支持时间，预计从原来的两周减少到通用解决方案。此外，项目还特别强调了对多页BOL的处理能力，确保信息的全面性和一致性。