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Dify+OCR图文识别智能体开发项目实战

企业级票据识别系统的工程化解法 在企业信息化流程中,发票与票据的数据录入一直是耗时且易错的环节。传统人工处理模式不仅效率低下,还存在较高的合规风险。本项目实战提供了一套基于 Dify、Django、Ollama 及 MCP 技术的完整解决方案,旨在构建一个本地化部署的智能体系统。该方案实现了从 OC

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企业级票据识别系统的工程化解法

在企业信息化流程中,发票与票据的数据录入一直是耗时且易错的环节。传统人工处理模式不仅效率低下,还存在较高的合规风险。本项目实战提供了一套基于 Dify、Django、Ollama 及 MCP 技术的完整解决方案,旨在构建一个本地化部署的智能体系统。该方案实现了从 OCR 图像识别到数据自动入库的全流程自动化,重点展示了如何将大模型能力与企业现有的 Web 后端深度集成。这种架构思路打破了单纯依赖第三方 SaaS 接口的限制,充分考虑了企业对数据隐私保护和系统可控性的严苛要求。课程深入剖析了多模态模型在企业级应用中的落地方法,对于希望将 AI 能力真正转化为生产力的后端开发人员而言,提供了极具价值的工程参考范本。

前置基础与分阶段学习路径

本课程适合拥有 Python 或 Web 开发基础,熟悉 Django 框架及基本 Linux 操作环境的开发者。若对 Docker 容器化部署、AI 应用编排或 MCP 协议尚不熟悉,建议先补齐相关背景知识,否则在环境联调阶段可能会遇到较多阻碍。学习顺序上,建议首先完成本地化环境的搭建,包括 Dify 平台、Ollama 推理服务及数据库的配置,确保各组件间通信顺畅。其次,深入理解 Dify 的工作流编排逻辑,特别是如何利用 MCP 协议连接多模态 OCR 模型,精准解析发票图像并提取结构化字段。接着,重点攻克 Django 后端的业务逻辑开发,涵盖模型设计、API 接口编写及前后端交互细节。最后,进行系统集成测试,优化统计报表展示功能。务必对照资料包中的源码,逐行研读项目结构,重点关注配置文件修改、依赖管理及部署脚本的使用,通过复现和改造案例来内化技术栈,切忌仅停留在理论层面。

学完后的独立交付能力

完成本课程后,学习者将具备独立开发企业级 AI 应用的能力。具体而言,能够熟练搭建私有化部署的 LLM 运行环境,掌握利用 Dify 编排复杂业务工作流的方法,并能将 AI 智能体无缝嵌入到 Django 构建的企业系统中。你将能够独立完成一个具备图文识别、数据存储、统计分析功能的完整票据管理系统,包括其 Docker 化部署方案。这套技术栈的可复用性极强,不仅可以应用于发票处理,还可扩展至合同审核、单据录入等多种需要图像理解与结构化输出的业务场景。通过对本项目源码的深入学习与实践,开发者能够建立起从算法集成到工程落地的完整闭环思维,为后续承接更复杂的 AI 工程化项目奠定坚实基础。

课程介绍

适合人群:

适合有 Python/WEB 开发基础,从事后端、AI 应用开发或企业 IT 相关工作的人群;想突破 Dify+Django 集成、本地化部署,掌握企业级票据识别管理系统开发的学习者。

你将会学到:

掌握 Dify+Django 智能体开发全流程与本地化部署集成,提升企业级 AI 应用开发能力

本课程聚焦 Dify+Django+Ollama +MCP技术栈,涵盖本地化部署、多模态 OCR 发票识别、智能体构建与 Docker 企业级部署。从环境搭建到发票管理、统计报表全流程实战,助力快速掌握企业级票据识别系统开发。

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课程目录

第1章 Dify开发环境准备(42分钟 7节)

  1. 1-1 本课程简介及快速阅览
  2. 1-2 Ollama本地布署大模型deepseek
  3. 1-3 Ollama本地布署多模态vl大模型
  4. 1-4 Docker容器引擎桌面版安装
  5. 1-5 Dify接入Ollama本地化大模型
  6. 1-6 Dify接入远程deepseek大模型
  7. 1-7 Dify接入远程阿里qwen大模型

第2章 Django项目构建(43分钟 7节)

  1. 2-1 django 功能简介
  2. 2-2 django 软件安装
  3. 2-3 django 构建web应用
  4. 2-4 django 构建Restful微服务
  5. 2-5 django 集成数据库
  6. 2-6 django 导入权限菜单
  7. 2-7 django 挂载MCP服务

第3章 Dify多模态vl技术预演(1小时8分钟 11节)

  1. 3-1 Dify基础回顾:整体介绍
  2. 3-2 Dify基础回顾:聊天助手
  3. 3-3 Dify基础回顾:智能体与工具
  4. 3-4 Dify基础回顾:文本生成
  5. 3-5 Dify基础回顾:知识库
  6. 3-6 Dify基础回顾:工作流编排1
  7. 3-7 Dify基础回顾:工作流编排2
  8. 3-8 Dify基础回顾:工作流编排3
  9. 3-9 OCR图片识别—Image2Text
  10. 3-10 票据识别—单张发票识别
  11. 3-11 票据识别—多张发票识别

第4章 Dify集成django项目(39分钟 6节)

  1. 4-1 Dify网页嵌套集成—配置菜单1
  2. 4-2 Dify网页嵌套集成—配置菜单2
  3. 4-3 Dify网页嵌套集成—配置菜单3
  4. 4-4 Dify调用Http集成—查询数据
  5. 4-5 Dify调用Http集成—传递发票文件
  6. 4-6 Dify调用Http集成—返回Excel文件

第5章 Dify接入本地MCP预演(46分钟 6节)

  1. 5-1 MCP介绍和初始化发票结构
  2. 5-2 Dify连接自定义的MCP Server
  3. 5-3 MCP集成本地数据库—发票存储
  4. 5-4 MCP集成本地数据库—查询发票
  5. 5-5 Dify接入本地MCP服务—票据入库
  6. 5-6 Dify接入本地MCP服务—检索发票

第6章 发票识别模块(56分钟 6节)

  1. 6-1 发票识别—构建工作流
  2. 6-2 发票识别—绑定用户
  3. 6-3 发票识别—流转存储标识
  4. 6-4 发票识别—单张票据表格导出
  5. 6-5 发票识别—多张票据表格导出
  6. 6-6 发票识别—同步发票图片

第7章 发票管理模块(57分钟 7节)

  1. 7-1 发票管理—票据列表
  2. 7-2 发票管理—票据查询
  3. 7-3 发票管理—票据详情
  4. 7-4 发票管理—票据查看
  5. 7-5 发票管理—导出Excel
  6. 7-6 Dify集成数据库MCP服务
  7. 7-7 Dify构建票据查询智能体

第8章 发票统计报表(1小时8分钟 9节)

  1. 8-1 App报表模块—按天统计
  2. 8-2 App报表模块—月度统计
  3. 8-3 App报表模块—季度统计
  4. 8-4 App报表模块—年度统计
  5. 8-5 Dify报表插件Echarts安装
  6. 8-6 Dify构建票据报表智能体
  7. 8-7 Dify报表智能体之柱状图
  8. 8-8 Dify报表智能体之饼图
  9. 8-9 Dify报表智能体之线性图

第9章 Docker企业级项目布署(56分钟 7节)

  1. 9-1 企业级项目结构分解
  2. 9-2 编写Django应用的Dockerfile
  3. 9-3 编写MCP服务的Dockerfile
  4. 9-4 配置docker-compose.yml
  5. 9-5 配置环境变量与依赖
  6. 9-6 Django项目配置调整
  7. 9-7 Docker服务编排项目发布