Landing AI ADE 示例项目：智能文档提取的实战模板

Landing AI 提供的 ADE（Agentic Document Extraction）示例项目集合，包含工作流、Schema、文档和前端实现，帮助开发者快速上手智能文档提取系统。

• 原作者/维护者：landing-ai
• 来源平台：github
• 原始标题：ade-sample-projects
• 原始链接：https://github.com/landing-ai/ade-sample-projects
• 来源发布时间/更新时间：2026-06-04T02:44:54Z

原作者与来源

• 原作者/维护者：landing-ai
• 来源平台：github
• 原始标题：ade-sample-projects
• 原始链接：https://github.com/landing-ai/ade-sample-projects
• 来源发布时间/更新时间：2026-06-04T02:44:54Z 原作者与来源\n\n- 原作者/维护者: Landing AI\n- 来源平台: GitHub\n- 原始标题: ade-sample-projects\n- 原始链接: https://github.com/landing-ai/ade-sample-projects\n- 发布时间: 2026年6月4日\n\n---\n\n背景：文档提取的智能化演进\n\n文档信息提取是企业和组织数字化转型的核心需求。从发票、合同到简历、报告，大量关键业务信息仍然锁定在非结构化的文档格式中。传统的文档提取方案经历了几个发展阶段：\n\n第一代：基于规则的提取\n\n- 使用正则表达式、模板匹配等规则\n- 优点：准确、可控\n- 缺点：维护成本高，难以适应格式变化\n\n第二代：基于机器学习的提取\n\n- 使用命名实体识别（NER）、布局分析等 ML 模型\n- 优点：一定的泛化能力\n- 缺点：需要大量标注数据，对复杂布局效果有限\n\n第三代：Agentic 文档提取\n\n- 结合大语言模型（LLM）和 Agent 技术\n- 优点：理解能力强，适应性好，可处理复杂推理\n- 代表：Landing AI 的 ADE（Agentic Document Extraction）\n\nLanding AI 与 ADE\n\nLanding AI 是由著名 AI 专家吴恩达（Andrew Ng）创立的公司，专注于为企业提供 AI 解决方案。其推出的 ADE（Agentic Document Extraction） 是一种基于 Agent 架构的智能文档提取技术。\n\nADE 的核心特点\n\n1. Agentic 架构\n\n与传统的一次性提取不同，ADE 采用 Agentic 方法：\n\n- 多步骤推理：文档理解是一个迭代过程，而非单次前向传播\n- 工具使用：Agent 可以调用 OCR、布局分析、知识检索等工具\n- 自我修正：发现提取错误时，Agent 可以重新分析或请求澄清\n- 上下文理解：能够理解文档的整体结构和业务上下文\n\n2. Schema 驱动\n\nADE 使用 Schema 定义期望的输出结构：\n\n- 字段定义：明确指定需要提取的字段及其类型\n- 关系定义：描述字段之间的逻辑关系\n- 验证规则：定义数据质量和完整性规则\n\n3. 多模态融合\n\nADE 结合多种模态的信息：\n\n- 视觉信息：文档的布局、格式、图表\n- 文本信息：OCR 识别的文字内容\n- 语义信息：通过 LLM 理解的深层含义\n\n示例项目内容\n\n本仓库提供了丰富的示例项目，帮助开发者理解和使用 ADE：\n\n1. 工作流示例（Workflows）\n\n展示如何构建文档处理的完整工作流：\n\n- 文档分类：自动识别文档类型（发票、合同、简历等）\n- 信息提取：从特定文档类型中提取结构化信息\n- 数据验证：验证提取结果的完整性和准确性\n- 异常处理：处理无法识别的文档或模糊内容\n\n2. Schema 定义（Schemas）\n\n提供常见文档类型的 Schema 模板：\n\n- 发票 Schema：提取发票号码、日期、金额、供应商等\n- 合同 Schema：提取合同方、条款、金额、有效期等\n- 简历 Schema：提取姓名、联系方式、工作经历、技能等\n- 医疗报告 Schema：提取患者信息、诊断、处方等\n\n3. 示例文档（Documents）\n\n包含各种真实场景的测试文档：\n\n- 不同格式的发票（PDF、图片、扫描件）\n- 各种版式的合同文档\n- 多语言简历样本\n- 复杂布局的报告文档\n\n4. 前端实现（Front-ends）\n\n提供用户界面的参考实现：\n\n- 文档上传界面：支持拖拽上传、批量处理\n- 结果展示界面：可视化提取结果，支持人工校对\n- 工作流配置界面：可视化配置提取工作流\n- API 集成示例：展示如何与后端 API 集成\n\n技术架构\n\n虽然具体实现需要查看代码，但 ADE 的典型架构可能包括：\n\n核心组件\n\n\n┌─────────────────┐\n│ 文档输入层 │ ← PDF、图片、扫描件等\n└────────┬────────┘\n ▼\n┌─────────────────┐\n│ 预处理模块 │ ← OCR、布局分析、图像增强\n└────────┬────────┘\n ▼\n┌─────────────────┐\n│ Agent 推理层 │ ← LLM + 工具调用 + 多轮推理\n└────────┬────────┘\n ▼\n┌─────────────────┐\n│ Schema 验证层 │ ← 结构验证、业务规则检查\n└────────┬────────┘\n ▼\n┌─────────────────┐\n│ 结构化输出 │ ← JSON、数据库、API 响应\n└─────────────────┘\n\n\n关键技术\n\n- 视觉语言模型（VLM）：理解文档的视觉布局和文本内容\n- 检索增强生成（RAG）：结合领域知识进行更准确的提取\n- Few-shot 学习：通过示例引导模型适应特定格式\n- 反馈循环：人工校对结果用于持续改进模型\n\n应用场景\n\n财务自动化\n\n- 发票处理：自动提取发票信息，对接财务系统\n- 报销审核：验证报销单据的合规性\n- 对账管理：从银行对账单提取交易记录\n\n合同管理\n\n- 合同审查：提取关键条款，识别风险点\n- 合规检查：验证合同是否符合公司政策\n- 到期提醒：监控合同有效期，自动发送提醒\n\n人力资源\n\n- 简历筛选：从大量简历中提取关键信息\n- 入职处理：自动处理新员工提交的文件\n- 档案管理：数字化管理员工档案\n\n医疗健康\n\n- 病历提取：从病历文档中提取诊断和治疗信息\n- 保险理赔：自动处理理赔申请文档\n- 医学研究：从文献中提取研究数据\n\n与竞品对比\n\n| 特性 | Landing AI ADE | 传统 OCR | 其他 LLM 方案 |\n|------|---------------|----------|---------------|\n| 理解深度 | ✅ 语义级 | ⚠️ 字符级 | ✅ 语义级 |\n| 格式适应性 | ✅ 强 | ❌ 弱 | ✅ 强 |\n| 复杂推理 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | ⚠️ 部分支持 |\n| Schema 约束 | ✅ 原生支持 | ✅ 规则支持 | ⚠️ 需额外实现 |\n| 企业级支持 | ✅ 商业支持 | ⚠️ 有限 | ⚠️ 视供应商而定 |\n\n快速开始\n\n开发者可以通过以下步骤开始使用 ADE：\n\n1. 克隆仓库：获取示例代码和文档\n2. 安装依赖：配置运行环境\n3. 运行示例：体验预置的提取工作流\n4. 定制 Schema：根据业务需求定义提取结构\n5. 集成部署：将 ADE 集成到现有系统\n\n局限与注意事项\n\n- 成本考量：基于 LLM 的方案成本高于传统 OCR\n- 延迟问题：复杂文档的处理可能需要较长时间\n- 隐私合规：敏感文档的处理需要考虑数据安全\n- 准确性边界：对于极度模糊或手写的文档，效果可能受限\n\n结语\n\nLanding AI 的 ADE 示例项目为智能文档提取领域提供了宝贵的参考实现。通过结合 Agent 技术和大语言模型，ADE 代表了文档提取技术的新方向——从简单的"字符识别"走向深度的"语义理解"。对于正在构建文档处理系统的团队，这些示例项目可以显著加速开发进程，减少试错成本。随着文档数字化需求的持续增长，Agentic Document Extraction 有望成为企业 AI 应用的重要基础设施。