手动触发自动化

用于ManualTrigger Automate,通过自动化处理银行对账单PDF,将其转换为Markdown格式,提取存款信息,支持扫描和下载的PDF文件,提升数据处理效率,确保信息准确无误。

2025/7/8
20 个节点
复杂
手动复杂langchainsticky notegoogle drive压缩编辑图像聚合高级api集成
分类:
Complex WorkflowManual TriggeredCreative Design Automation
集成服务:
LangChainSticky NoteGoogle DriveCompressionEditImageAggregate

适用人群

适用人群


- 银行职员:需要处理和分析客户的银行对账单。
- 财务分析师:需从银行对账单中提取数据以进行财务报告。
- 开发者:希望集成自动化工作流以提高工作效率。
- 数据科学家:需要从文档中提取和分析数据。
- 普通用户:希望简化银行对账单的处理流程。

解决的问题

解决的问题


- 自动化提取:从银行对账单中自动提取重要数据,减少人工处理时间。
- 文档转化:将扫描的PDF文件转换为可编辑的Markdown格式,方便后续处理。
- 高效处理:通过多步处理,确保提取的准确性和完整性,避免遗漏重要信息。

工作流程

工作流程步骤


1. 手动触发:用户点击‘测试工作流’按钮,开始工作流。
2. 获取银行对账单:从Google Drive下载指定的银行对账单PDF文件。
3. 分割PDF为图像:将下载的PDF文件转换为单独的图像文件,以便后续处理。
4. 提取图像:将生成的图像文件提取并整理为列表。
5. 调整图像大小:将图像调整为适合AI处理的尺寸。
6. 转录为Markdown:使用Google Gemini模型将图像内容转录为Markdown格式,保留文本和表格结构。
7. 合并所有页面:将所有转录的页面合并为单一文本输出。
8. 提取关键数据:从合并的文本中提取所有存款表格行,提炼出关键的财务信息。

自定义指南

自定义指南


- 更换PDF源:用户可以修改‘获取银行对账单’节点,以连接到不同的文件源,例如本地文件或其他云存储服务。
- 更改AI模型:可以替换使用的AI语言模型,以满足特定的处理需求或提高准确性。
- 调整图像处理参数:用户可以根据实际需求调整图像的大小和格式,以优化处理效果。
- 修改提取逻辑:根据不同的对账单格式,用户可以自定义提取规则,以确保提取的数据准确无误。