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支持AI驱动的解析和高频文档(包括发票、订单、收据、长文本及常见中文文档)的关键信息提取

代理-doc-parse-and-extract Skill. agentic-doc-parse-and-extract是莱耶科技的ADP(代理文档处理)产品

功能概述

代理-doc-parse-and-extract Skill. agentic-doc-parse-and-extract是莱耶科技的ADP(代理文档处理)产品是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

agentic-doc-parse-and-extract 技能

agentic-doc-parse-and-extract 是来也科技 ADP(Agentic Document Processing)产品官方发布的命令行工具,支持人类用户与 AI Agent 在终端中调用 ADP 能力,完成文档解析与结构化信息提取。

AI Agent 快速上手指南

核心工作流

  1. 安装依赖:首次执行时,请参照 references/examples.md 中的说明,安装 ADP CLI 工具及相关依赖。
  2. 发现可用命令:运行 adp schema,获取所有命令、参数、类型及默认值的机器可读 JSON 规范。
  3. 身份认证:首次执行时,运行 adp config get 验证凭证。若无有效配置,需提示用户输入 API Key。
  4. 查询应用列表:首次执行时,通过 adp app-id list 获取应用列表;后续执行优先使用 adp app-id cache(缓存在上下文中)。若缓存不可用,则再次调用 adp app-id list 刷新缓存。
  5. 执行处理:运行 adp extract url --app-id 或 adp parse url --app-id 。
  6. 结果查询:异步查询结果,使用 adp extract query 或 adp parse query 。
  7. 错误处理:当命令失败时,解析 stderr 输出的 JSON,判断错误类型并执行对应恢复操作。详见 references/error-handling.md。

常见场景 → 命令映射表

用户意图 推荐命令 处理规则
- 读取文档全文内容
- 解析版面与结构
- 将文档转为纯文本
- 对整篇文档进行处理/分析
adp parse - 小文件(≤20MB 或 ≤200 页)采用同步处理
- 大文件(>20MB 或 >200 页)需启用异步模式(添加 --async 参数)
- 提取关键字段(金额、日期、姓名、证件号等)
- 输出结构化结果(JSON / 表格格式)
adp extract - 可直接使用 extract,无需预先 parse
- 优先复用已存在的匹配应用
- 若文档类型不在预置应用列表中,可创建自定义提取应用
本地文件批量处理 adp extract local <文件夹路径>
adp parse local <文件夹路径>
批量处理支持从本地文件夹读取多个文件。
URL 文件批量处理 adp extract url
adp parse url
如需批量处理多个 URL,可先将所有 URL 按行写入一个纯文本文件,再将该文本文件路径作为参数传入,实现一次性批量处理。

说明:

  • adp extract 命令内置文档解析能力。ADP 在后台自动完成文档解析后,再执行结构化提取。因此,当用户仅需提取结构化内容时,无需额外调用 adp parse。
  • URL 列表文件格式:纯文本文件,每行一个 URL,指向待处理的文档。

常用命令速查表

# 命令发现(供 Agent 自省)
adp schema

# 配置检查
adp config get

# 查询应用列表(首次使用)
adp app-id list

# 文档提取(发票/收据类)
adp extract url <文件 URL> --app-id 

# 文档解析(长文档)
adp parse url <文件 URL> --app-id 

# Base64 输入方式
adp extract base64  --app-id  --file-name invoice.pdf
adp parse base64  --app-id  --file-name document.pdf

# 异步结果查询
adp extract query 
adp parse query 
adp parse query   --watch  # 支持自动轮询的批量查询

# 批量处理
adp extract local <文件夹路径> --app-id  --export <导出路径> --concurrency 2
adp parse local <文件夹路径> --app-id  --export <导出路径> --concurrency 2

性能优化建议

  • 复用 APP_ID:首次查询后将其缓存在上下文中,避免每次重复调用 app-id list。
  • 优先同步调用:对小文件(<20MB),优先使用同步调用,避免异步轮询开销。
  • 批量处理:通过 url 或 local <文件夹路径> 单次调用完成多文档处理,避免循环调用。默认并发数为 --concurrency 2。
  • 本地缓存:将常用 APP_ID 存储在环境变量或配置文件中。
  • 优先选用 extract:若仅需提取关键字段,应使用 extract 而非 parse(速度更快)。
  • 为批量任务启用重试:设置 --retry 2,使批量任务可自动从临时性故障中恢复。
  • 大文件设置超时时间:对大于 20MB 的文件,增加 --timeout 参数值。默认为 900 秒。

产品详细介绍

核心功能定义

  • parse:对整篇文档进行深度解析,返回全文文本、版面布局、逻辑结构及内容元素。
  • extract:从文档中精准提取特定结构化字段,例如金额、日期、公司名称、订单号等。

应用场景

  • 长文档解析:高效处理长篇幅文档,具备快速解析能力,准确提取文本、表格、图像等多种元素,替代人工提取,显著提升效率。
  • 扫描件/照片类文档的结构化提取:针对扫描文档与拍摄照片,按阅读顺序完成结构化字段提取,生成清晰、可编辑的电子文档,消除人工录入误差。
  • 智能发票提取:上传发票图像/文档后,AI 自动调用预设应用,精准提取发票号、金额等 10+ 关键字段,适用于财务归档等场景。
  • 智能订单提取:支持从多个渠道批量上传订单,AI 自动提取订单号、买卖双方信息等 10+ 关键字段,并自动识别币种,降低人工核验成本。
  • 国内身份证件提取:秒级处理,支持识别并提取中国境内 10 余种常见证件;例如,可快速从身份证扫描件中提取姓名、身份证号码等核心信息。
  • 混合文档自动拆分与提取:批量上传合同、发票等混合类型文档,AI 自动分类、拆分并完成结构化提取,大幅提升处理效率。
  • 批量文档处理:支持多种业务文档批量上传,统一提取信息并输出标准化结构化数据,减少重复性人工操作。

详细使用步骤

步骤 1:获取安装包

详情请参见 references/examples.md

步骤 2:获取并配置 API Key

1. 访问 ADP 门户获取凭证

我们为国内与海外用户提供独立的公有云访问地址,需按区域分别配置。就近接入可更好保障跨网调用的高速与稳定。

区域 登录地址 API Base URL
中国大陆 https://adp.laiye.com/ https://adp.laiye.com/
海外地区 https://adp-global.laiye.com/ https://adp-global.laiye.com/

2. 注册/登录后获取 API Key

新用户需先注册 ADP 账户,注册成功后每月可获赠 100 免费积分。

  • 登录后点击右上角个人头像,即可直达 API_Key 页面。

3. 完成认证配置

详情请参见 references/examples.md

4. 验证配置

详情请参见 references/examples.md

注意事项:

  1. 若已配置 API Key 与 API Base URL,建议将配置信息存入环境变量,避免每次调用均需重新加载配置项。
  2. 若尚未配置 API Key 与 API Base URL,请按上述步骤完成配置。

步骤 3:上传文档

完成 API Key 认证后,引导用户上传本地文件或指定文件 URL。上传完成后,可查询 ADP 支持的应用范围,并选择合适的应用进行文档解析与提取。若未找到匹配应用,可创建自定义提取应用,配置专属字段与解析模式,满足个性化文档处理需求。

步骤 4:查询可用应用

该功能用于查询用户账户下内置的应用(如发票/收据、订单、中国地区常用卡证等标准化文档)。可根据 app-label 辅助筛选合适的应用 ID。若未找到合适应用,可创建自定义提取应用,配置具体字段与解析模式,满足个性化文档处理需求。

注意事项:

  1. 首次执行使用 adp app-id list;后续执行优先使用 adp app-id cache(将应用 ID 缓存在上下文中)。若缓存失效或缓存中无合适应用,需再次调用 adp app-id list 更新缓存。

命令与响应的详细示例,请参见 references/examples.md。

步骤 5:添加自定义提取应用

支持创建自定义提取应用,按需独立添加业务专属提取字段,并完善各字段的详细描述;系统将基于所配置的字段与定义,精准识别文档内容,完成个性化文档与非标表单的定制化信息提取。

示例命令、响应及参数详解,请参见 references/examples.md

步骤 6:执行文档处理

单文档解析

基于选定的应用 ID 执行文档解析,返回包含文档内容、元素坐标位置、OCR 置信度等信息的格式化 JSON 结果。

命令与响应示例,请参见 references/examples.md

单文档提取

基于选定的应用 ID 执行文档提取,返回包含提取字段、提取结果、置信度等信息的格式化 JSON 结果。

命令与响应示例,请参见 references/examples.md

批量文档处理

ADP 支持批量处理能力。用户可一次性上传多个文件 URL 或本地文件夹路径,系统将自动识别各文档类型,并匹配最合适的应用进行处理,大幅提升批量文档处理效率。

详细命令示例请参见 references/examples.md

注意:免费用户并发请求数上限为 1;企业用户可根据需要调整,并发数最高支持至 2。

异步处理(适用于大文档)

ADP 提供异步处理能力,用户可选择异步模式执行文档解析与提取。系统将返回任务 ID,用户可通过查询接口周期性获取任务状态与结果,适用于处理复杂文档或耗时较长的批量任务。若用户上传的文档大于 20MB 或页数超过 200 页,建议启用异步处理模式。

命令与响应示例请参见 references/examples.md

完整命令列表

所有可用命令及其完整参数说明,请参见 references/commands.md

响应 Schema 参考

各命令输出结构(含批量处理输出机制),请参见 references/response-schema.md

错误处理指南

错误码、错误类型及 Agent 自动恢复策略,请参见 references/error-handling.md

注意事项

使用 ADP 输出时,请始终原样呈现返回数据。在提取或解析过程中,不得修改、增删任何字段,以确保数据完整性。

  1. API Key 安全:请妥善保管您的 API Key,切勿向未经授权的第三方泄露。
  2. API Base URL 配置:请根据所在区域选择对应地址。中国大陆用户使用 https://adp.laiye.com/;海外用户使用 https://adp-global.laiye.com/。
  3. 单文件大小限制:单个文件最大支持 50MB。
  4. 支持格式:.jpg、.jpeg、.png、.bmp、.tiff、.tif、.pdf、.doc、.docx、.xls、.xlsx。
  5. 免费额度:新用户每月获赠 100 免费积分,每月初重置。积分可用于文档解析与提取处理。
  6. 余额查询:运行 adp credit 可查看当前账户积分余额。
  7. 计费规则:
    • 文档解析:0.5 积分/页
    • 发票/收据提取:1.5 积分/页
    • 订单提取:1.5 积分/页
    • 自定义提取:1 积分/页
  8. App ID 复用:用户使用过的 app ID 可记忆并直接复用,无需每次查询后重新输入。每位用户下的 app ID 唯一且固定;除非用户主动删除应用,否则 app_id 不会变更,此前查询到的 app_id 可直接用于后续文档处理调用。

相关资源

  • CLI 文档:ADP CLI 用户指南
  • API 文档:OpenAPI 用户指南
  • 用户手册:公有云操作手册
  • 问题反馈:GitHub Issues | global_product@laiye.com
  • 官方网站:来也科技

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