微代理帮助我们读取支付详情。边界比模型更重要。
摘要
在一个会计系统中,使用微代理从自由文本中提取支付详情,强调了在组件之间设置清晰边界比选择AI模型更为关键。
在我参与的一个会计系统中,一笔入账支付可能隐藏着许多单独的记录。假设一笔10,000美元进入账户。银行只看到一笔支付。在会计系统内部,它可能涵盖许多商品和材料,每项都需要追踪。或者,客户支付当月押金并逐步提取。这些细节可能通过电子邮件、消息或表单到达。普通解析器在已知字段A内容时,可以将值从字段A移到字段B。但它无法阅读自由文本并理解哪个金额属于哪个目的。因此,会计常常手动输入这些细节。我们在那个环节放置了一个微代理。我们使用了Terra或Luna,并给予它一个狭窄的指令:找到每个金额及其支付用途,将这些字段返回给解析器,不要重写、跳过或合并项目以完成任务。如果某些内容无法识别,请说明。然后解析器将返回的字段放入结构化数据库。这就是我所说的模块:一项工作、清晰的限制和一个我可以单独检查的结果。在更大的系统中,我还需要知道谁拥有该结果、什么状态在对话中持续存在,以及谁决定交接是否可接受。你会在语义提取和接受结果的系统之间设置什么边界?
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