大模型解决方案：具体业务场景下的智能表单填充（附代码）

大模型相关目录

大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。

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21. 大模型解决方案：具体业务场景下的智能表单填充

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概述

在许多业务场景下，存在大量从表单、铭牌、参数快照等图像数据中进行信息提取和填充的需求。
诸如数据摸排、信息录入、各时间颗粒度下的数据统计等业务，传统模式下主要通过人工手段完成，效率低、成本高、完成质量差。
传统OCR技术结合大模型文字处理能力，可实现具体场景下的智能表单填充解决方案。

技术路径

1. 为解决图像可用性问题：运用形态学知识，对图像进行质量增强
2. 为满足图像文字识别需求：利用OCR技术，对图像进行文字提取
3. 为克服识别结果排布散乱、信息紊乱现象：预处理文字提取结果，设计专用性Prompt，提升大模型在该场景下的信息抽取、规整能力
4. 为达成表单智能填充目的：结合实际业务需求，建立json数据和表单字段间的桥接关系，实现数据填充自动化

代码实现

大模型在线API请参考系列文章。
功能代码：

from paddleocr import PaddleOCR
import ask_Wenxin
import json
import re
from datetime import datetime
import os

def post_processing(input_data: dict):
    # 获取当下时间并format
    formatted_time = str(datetime.now().strftime("%Y_%m_%d
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