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用 AI 解析采购订单，从上传到自动生成 Draft 订单全流程实战

news 2025/8/1 17:13:34

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）

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文章目录

- 摘要
- 引言
- 功能实现总览
- 后端接口设计与代码实现
- - 文件上传接口（Node.js 示例）
  - AI 解析任务模拟（Python 脚本）
- 前端页面逻辑（Vue 示例）
- 应用场景举例
- - 场景 1：客户上传多个订单 PDF
  - 场景 2：图片订单识别失败
  - 场景 3：系统长时间未提交草稿订单
- QA 常见问题答疑
- 总结

摘要

很多企业都面临一个老问题：客户发来的采购订单格式千奇百怪，有的是 PDF，有的是 Excel，甚至有拍照的图片。人工录入这些订单，不仅耗时费力，还容易出错。那有没有一种方法能自动读取这些订单内容，然后直接在系统中生成一份草稿订单供业务员补充？

当然有。本文就带你一步步搭建一个完整的 AI 驱动订单解析流程，从文件上传、AI 解析、自动建单，到草稿状态的后续处理。用简单的 Python 脚本、Node 服务和一点前端页面，就能实现一个企业内部非常实用的自动化能力。

引言

我们以前在做客户订单录入时，经常会遇到这样的问题：

一堆 PDF 或图片文件，内容布局五花八门
业务员需要逐行复制粘贴，一不小心就抄错
有时候订单多，一等就是一两个小时才能录完

为了解决这些问题，我们设计了一个新的流程：

客户下单 → 上传原始订单（PDF、Excel、图片）
系统调用 AI 模型自动识别其中的信息
自动生成草稿订单，业务员只需稍加确认和补充
确认无误后提交进入正式审批流程

整套流程下来，既保留了人工可控性，也大大减少了重复性劳动。

功能实现总览

这个功能的核心步骤如下：

用户选择客户公司后，系统显示“Upload PO”按钮
上传支持多个文件格式（PDF/Excel/Image）
上传后系统将文件送入 AI 解析任务
解析完成后，自动将结构化数据写入订单草稿表
草稿订单显示在前端 Draft Tab，供用户继续补充并提交

我们会通过一个简单的前端+Node.js 后端+Python 解析脚本来实现这个功能，方便大家快速上手。

后端接口设计与代码实现

文件上传接口（Node.js 示例）

// routes/upload.js
const express = require('express')
const multer = require('multer')
const path = require('path')
const { v4: uuidv4 } = require('uuid')
const { parsePO } = require('../services/aiParser')const router = express.Router()
const upload = multer({ dest: 'uploads/' })router.post('/upload-po', upload.array('files'), async (req, res) => {const customerId = req.headers['customer-id']if (!customerId) return res.status(400).json({ message: 'Missing customer-id' })const taskId = uuidv4()const files = req.files// 模拟异步解析任务files.forEach((file) => {parsePO(file.path, taskId, customerId)})res.json({ taskId, fileCount: files.length })
})module.exports = router

AI 解析任务模拟（Python 脚本）

# ai_parser.py
import json
import random
from pathlib import Pathdef parse_order(file_path):# 模拟 AI 解析逻辑return {"orderId": str(random.randint(10000, 99999)),"status": "DRAFT","type": "AI","sourceFile": file_path,"confidenceScore": round(random.uniform(0.7, 0.99), 2),"fields": {"productName": "Example Widget","quantity": 100,"unitPrice": 19.99,"currency": "USD"}}def save_result(result, task_id):Path(f'tasks/{task_id}').mkdir(parents=True, exist_ok=True)with open(f'tasks/{task_id}/result.json', 'w') as f:json.dump(result, f, indent=2)# 测试运行
if __name__ == "__main__":file_path = 'uploads/sample_order.pdf'task_id = 'abc123'result = parse_order(file_path)save_result(result, task_id)

实际项目中可以替换成 Azure OCR + OpenAI function calling 的组合，或调用成熟的文档解析 API（如 Mindee、Veryfi）

前端页面逻辑（Vue 示例）

<!-- UploadPo.vue -->
<template><div><button v-if="selectedCustomerId" @click="openUpload">Upload PO</button><input type="file" ref="fileInput" multiple @change="handleUpload" hidden /></div>
</template><script setup>
import axios from 'axios'
import { ref } from 'vue'const selectedCustomerId = 'customer-001'
const fileInput = ref(null)const openUpload = () => {fileInput.value.click()
}const handleUpload = async (e) => {const files = e.target.filesconst formData = new FormData()Array.from(files).forEach((file) => {formData.append('files', file)})const res = await axios.post('/api/upload-po', formData, {headers: { 'customer-id': selectedCustomerId }})console.log('Upload success, taskId:', res.data.taskId)
}
</script>