使用 Python 和 LLM 构建收据文本提取应用程序：释放 LLM 的力量 使用 Streamlit、Flask、Django、Fast API 或 Gradio 构建尖端的收据文本提取应用程序_django streamlit

介绍：

在本文中，我们将深入研究收据文本提取的世界，并探索如何利用 Python 和 OpenAI 的 API 的功能来构建可简化您生活的尖端应用程序。无论您是希望简化费用跟踪流程的企业主，还是渴望探索法学硕士潜力的开发人员，本文都适合您。

我们首先讨论收据文本提取的概念及其在当今数字环境中的重要性。然后，我们将向您介绍 OpenAI 强大的语言模型，以及如何利用它从收据图像中提取有意义的信息。在此过程中，我们将展示 Python 及其丰富的库和框架生态系统如何成为构建此类应用程序的完美伴侣。

但这还不是全部！我们将进一步演示如何使用 Streamlit、Flask 或 FastAPI 等流行的 Web 框架来部署收据文本提取应用程序。这些框架提供了一种无缝且直观的方式来创建交互式 Web 界面，使您的应用程序易于访问且用户友好。

因此，无论您是经验丰富的 Python 开发人员还是刚刚开始进入机器学习世界，本文都将为您提供构建功能强大的收据文本提取应用程序所需的知识和工具。准备好揭开收据中隐藏的秘密，并了解 Python、OpenAI 和 Web 框架如何彻底改变您的数据输入流程。

内容：

收据文本提取的传统方法。
手动数据输入
基于模板的 OCR
基于规则的文本提取
传统的机器学习方法
Streamlit - 收据文本提取应用程序
Streamlit 备忘单
Python Flask - 收据文本提取应用程序
Python Flask 备忘单
快速API-收据文本提取应用程序
快速 API 备忘单
Django — 收据文本提取应用程序
Django 备忘单
Gradio——收据文本提取应用程序
分级备忘单
结论