RAG 实战：5步解析“增值税发票“，大模型让数据结构化更轻松

引言：发票数据的自动化需求

昨天吃了顿必胜客，开张发票准备给公司报销时，我突然灵机一动：这些发票的数据录入是不是可以用程序自动化搞定？作为一个对大模型技术情有独钟的博主，我当然不能放过这个实际应用的好机会！于是，我决定用 LlamaIndex 和 Pydantic 结合大模型，设计一个能解析增值税发票并生成结构化数据的解决方案。

---

1. 什么是 LlamaIndex 编程框架？

LlamaIndex 是一个用于构建上下文增强型大模型应用的编程框架，它让使用大语言模型（LLMs）变得更加简单高效。

核心功能：

1. 数据连接器：从 API、PDF、SQL 等多种来源提取数据。
2. 数据索引：将非结构化数据转换为大模型易于处理的中间格式。
3. 引擎：提供自然语言接口，包括问答引擎和对话引擎。
4. 代理（Agents）：通过工具增强的大模型知识工作者，可以执行复杂任务。
5. 可观察性与评估：帮助开发者监控和优化模型性能。

在本次发票解析中，LlamaIndex 的 PDF 读取器负责从 PDF 中提取文本，为大模型的处理提供原始数据。

---

2. 什么是 Pydantic？它跟结构化输出有什么关系？

Pydantic 是一个强大的 Python 数据验证和转换库，能够通过类型提示和模型定义，轻松实现复杂数据的验证与序列化。

我们可以通过定义 BaseModel 来构建数据模型，例如发票和发票明细项：

from typing import List
from decimal import Decimal
from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel, Field

class InvoiceItem(BaseModel):
    description: str = Field(..., description="商品描述")
    quantity: float = Field(..., description="数量")
    unit_price: Decimal = Field(..., description="单价")
    total: Decimal = Field(...