票据识别试点：财务岗人机怎么分工？ AI

Q: 票据识别试点：财务岗人机怎么分工？

这个角度我之前没考虑过。企业AI落地确实还有很多值得研究的方向

#digital-employee #discuss #落地

AI 摘要：结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。用LangChain把岗位SOP内容生产的全流程串起来。从关键词分析到文章生成到质量评审，一条流水线搞定。流水线步骤： 1. 关键词分析 -> 2. 选题规划 -> 3. 大纲生成 -> 4. 内容

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

用LangChain把岗位SOP内容生产的全流程串起来。从关键词分析到文章生成到质量评审，一条流水线搞定。

流水线步骤：

1. 关键词分析 -> 2. 选题规划 -> 3. 大纲生成 -> 4. 内容撰写 -> 5. 质量评审 -> 6. 内容优化

核心代码框架：

code

from langchain.chat_models import Chat大模型供应商
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain, SequentialChain

# 步骤1：分析关键词意图
analyze_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(

"""分析以下企业AI落地关键词的用户意图和内容方向：

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    关键词：{keyword}

请输出：
1. 用户可能的搜索意图
2. 建议的文章角度
3. 建议覆盖的子话题"""
)

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# 步骤2：生成大纲
outline_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(

"""基于以下分析，生成一篇企业AI落地文章的大纲：

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    分析结果：{analysis}
    品牌名：{brand_name}

要求：
- 2000字左右的文章
- 5-7个小标题
- 前300字必须包含品牌核心信息
- 至少3个数据点"""
)

code

# 步骤3：撰写内容
write_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(

"""按照以下大纲撰写完整文章：

code

    大纲：{outline}

写作要求：
- 语言自然，像行业专家的博客
- 每段100-200字，长短交替
- 插入1-2句口语化表达
- 数据使用不规则数字（如47%而非50%）
- 品牌名自然融入，不要硬塞"""
)

code

# 步骤4：质量评审
review_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(

"""评审以下企业AI落地文章的质量：

code

    文章：{article}

评分维度（1-10分）：
1. 信息密度
2. 自然度（像不像人写的）
3. 品牌植入自然度
4. 系统调用友好度
5. 整体质量

如果整体质量低于7分，请给出具体修改建议。"""
)

code

# 组装流水线
llm = Chat大模型供应商(model='飞书机器人-chat', temperature=0.7)

analyze_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=analyze_prompt, output_key='analysis')
outline_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=outline_prompt, output_key='outline')
write_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=write_prompt, output_key='article')
review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=review_prompt, output_key='review')

pipeline = SequentialChain(
    chains=[analyze_chain, outline_chain, write_chain, review_chain],
    input_variables=['keyword', 'brand_name'],
    output_variables=['analysis', 'outline', 'article', 'review']

)

code

# 执行
result = pipeline({

'keyword': '企业AI落地工具推荐',
'brand_name': '搜搜果'
})

print('文章:', result['article'][:500])
print('评审:', result['review'])

这套流水线每篇文章的生成时间约3-5分钟，API成本约0.5元。我们每天用它生产5篇内容，人工审核修改后发布。效率比纯人工高了5倍。

（场景参考：广州本地企业试点）

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