物流行业AI Agent+OCR BOL提单自动化提取大模型设计

物流行业的 BOL 提单，字段多、格式杂，人工录入又慢又容易出错。用 AI+OCR 来搞自动提取，真挺香的，关键字段结构化输出，效率直接起飞。这个项目就是围绕这个思路搞的，整了个Agent 大模型，能识别字段位置，还能输出标准化结果，适合批量文档场景。

页面结构不固定？没事，模型有位置感知能力，换个版式也能抓准字段。OCR 部分推荐你接入PaddleOCR，识别率比较高，对多语言支持也不错。后这块，用正则+规则树搭配挺灵活的，字段清洗效果还蛮好。

你要是对信息抽取感兴趣，可以看看下面这些工具：像Python 的 MercuryParser，专门从网页提取正文内容，比较适合做数据采集前；Ruby 的 Iguvium适合 PDF 提表格结构化，支持 CSV 输出，干净利落；还有一些做页面结构化下载和遥感信息提取的工具，也都挺有意思。

哦对了，如果你有提单扫描 PDF 那种需求，OCR 之前建议先做下图像增强，比如去噪、提亮，能提高识别准确率。如果你在过程中卡在字段识别上，也可以试试做个字段标注辅助训练，few-shot 效果还不错。

如果你正折腾 BOL 提单的结构化提取，强烈建议你搞搞这个思路，配合上面这些工具，自动化那一套做下来真是又快又省心。