Dify｜增值税发票识别提取工作流

这是一个在 Dify 中导入使用的对话型工作流，主题是“发票提取小工具整合版”。它的核心思路是：用户上传一个文件，工作流先由视觉语言模型判断票据类型，再走条件分支，交给对应的提取节点处理，最后用变量聚合器把不同分支的结果汇总成一条回复。

适用于需要整理报销票据的财务、行政人员，也适合作为发票信息录入类应用的流程骨架参考。

• 模式：advanced-chat（高级对话），版本 0.1.2，共 14 个节点、19 条连线。
• “开始”节点接收一个 file 类型输入变量，即待识别的票据文件。
• 一个 LLM 节点与“文档提取器”“条件分支”配合，先做初步判断或文本抽取。
• 分发票类型的 LLM 节点包括：增值税专用发票普通发票、电子发票(全电发票)、增值税普通发票-卷票、火车票、新版火车票-铁路电子客票、定额发票、出租车发票。
• “变量聚合器”节点有 7 个输入位，用于把各分支提取结果合并后统一输出。
• 所有 LLM 节点均配置为 openai_api_compatible 提供方下的 Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/09_%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%AE%9E%E7%94%A8/%E5%8F%91%E7%A5%A8%E6%8F%90%E5%8F%96%E5%B0%8F%E5%B7%A5%E5%85%B7%E6%95%B4%E5%90%88%E7%89%88-%E5%8F%98%E9%87%8F%E8%81%9A%E5%90%88%E5%99%A8.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 在 Dify 中准备好支持 OpenAI 兼容接口的多模态模型服务，并确认模型名称可调用。
2. 导入该 DSL 文件后，逐个检查 LLM 节点绑定的模型与凭据，按本地环境替换。
3. 确认“开始”节点的 file 输入与条件分支的判断条件是否符合自己的票据类型。
4. 用少量脱敏样票试跑，观察每一类票据是否进入正确分支、聚合结果是否完整。
5. 根据试跑结果调整各提取节点的提示词与输出字段，再投入实际流程。

• 本次仅核对仓库路径，未读取、导入或执行配置文件，实际识别效果未经实测。
• 模型接入方式、调用费用、是否支持图片与PDF的上传限制均待核验。
• 目录许可未声明，转载与再分发权限待核验；工作流本身的使用条款也需查阅来源说明。
• 医疗、财税等场景请人工复核提取结果，不应直接作为记账或报销凭证依据。