# 硅基流动与智谱 AI 账单 OCR、JSON 提取及 AI 账户自动分类实测报告

本报告针对测试图片（`20260725-142945.jpg` 信用卡账单截图），对 **硅基流动 (SiliconFlow)** 与 **智谱 AI (BigModel.cn)** 平台的视觉大模型、OCR 引擎、免费文本大模型及向量 Embedding 模型进行了全流程实测基准对比。

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## 目录
1. [测试结论与终极选型建议](#一-测试结论与终极选型建议)
2. [实测性能对比总表](#二-实测性能对比总表)
3. [硅基流动 (SiliconFlow) 平台测试详解](#三-硅基流动-siliconflow-平台测试详解)
4. [智谱 AI (BigModel.cn) 平台测试详解](#四-智谱-ai-bigmodelcn-平台测试详解)
5. [免费模型配额与 Rate Limits 规则](#五-免费模型配额与-rate-limits-规则)
6. [DriftLedger (浮记) 架构与账户分配流程](#六-driftledger-浮记-架构与账户分配流程)
7. [AI 账户自动分类实测 (免费 LLM vs 路径 B 向量检索)](#七-ai-账户自动分类实测-免费-llm-vs-路径-b-向量检索)

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## 一、 测试结论与终极选型建议

> [!TIP]
> **最佳单 API 识图直出方案**：智谱 **`glm-4v-flash`**
> - **耗时仅 3.22 秒**，单次 API 请求即可直接输出包含商户、金额、日期、卡号、原币的**完美 JSON**，且 100% 免费。

> [!IMPORTANT]
> **最佳双阶段识图流水线方案**：硅基流动 **`DeepSeek-OCR` + `THUDM/GLM-4-9B-0414`**
> - **总耗时仅 4.36 秒**（阶段一 OCR 1.17s + 阶段二 文本提 JSON 3.19s），全免费，OCR 文字识别准确率 100%。

> [!NOTE]
> **最佳 AI 账户自动分类方案**：智谱 **`glm-4-flash-250414`** (免费 LLM) / 硅基 **`BAAI/bge-m3`** (向量路径 B)
> - **免费 LLM 直选 (`glm-4-flash-250414`)**：耗时仅 **2.22 秒**，100% 精确推导出 `Liabilities:CreditCard:CMB:3315` 与 `Expenses:Software:Subscription`。
> - **向量路径 B (`bge-m3`)**：耗时仅 **0.32 秒 (320 毫秒)**，亚秒级定位匹配目标卡片。

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## 二、 实测性能对比总表

测试图片：`20260725-142945.jpg`（招商银行信用卡消费通知，含商户 `GOOGLE *ChatGPT`，金额 `¥143.97`，信用卡 `3315`，原币 `21.19`，时间 `2026-07-23 00:00:00`）。

| 阶段 / 任务 | 平台 | 模型 / 组合名称 | 架构类型 | 阶段耗时 | **总耗时** | 提取准确度与 JSON 质量 | 资费类型 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **识图 JSON 提取** | **智谱 AI** | **`glm-4v-flash`** | 单阶段 VLM | - | **3.22s** | **100% 完美** (提取极精准，结构清晰) | **100% 免费** |
| **识图 JSON 提取** | **硅基流动** | **`DeepSeek-OCR` + `GLM-4-9B-0414`** | 双阶段流水线 | 1.17s + 3.19s | **4.36s** | **100% 准确** (结构化规范，无幻觉) | **100% 免费** |
| **识图 JSON 提取** | **硅基流动** | **`DeepSeek-OCR` + `DeepSeek-V3`** | 双阶段流水线 | 1.17s + 4.22s | **5.39s** | **智能推导** (自动补全原币单位 `USD`) | 低成本 (~0.0008分/次) |
| **识图 JSON 提取** | **智谱 AI** | **`glm-4.1v-thinking-flash`** | 思维链 VLM | - | **7.03s** | 带有 `<think>` 推理链，易超长截断 | **100% 免费** |
| **账户智能分类** | **智谱 AI** | **`glm-4-flash-250414`** | 免费 LLM 分类 | - | **2.22s** | **100% 精确** (同时给出资金与支出账户及理由) | **100% 免费** |
| **账户智能分类** | **硅基流动** | **`THUDM/GLM-4-9B-0414`** | 免费 LLM 分类 | - | **3.45s** | **100% 精确** | **100% 免费** |
| **账户智能分类** | **硅基流动** | **`BAAI/bge-m3`** | 向量路径 B 检索 | - | **0.32s** | **亚秒级最快** (Top 1 相似度 0.5662 精准命中) | **100% 免费** |

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## 三、 硅基流动 (SiliconFlow) 平台测试详解

### 1. `deepseek-ai/DeepSeek-OCR`
- **定位**：端到端纯文档/图片至 Markdown 识别模型。
- **优点**：速度极快（**1.17s ~ 1.48s**），完美还原表格与富文本结构。
- **限制**：不支持通用大语言模型的指令遵循（无法直接提示词输出 JSON，强制开启 `json_object` 会陷入空格生成死循环）。

### 2. `PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5`
- **定位**：带坐标识别的文档/版面分析大模型。
- **缺点**：缺少张量并行加速，单次生成生成耗时高达 60~110 秒，输出结果混杂大量的点位 Token。

### 3. 双阶段流水线提取结果（实际返回 JSON）
```json
{
  "occurredAt": "2026-07-23 00:00:00",
  "amount": 143.97,
  "currency": "CNY",
  "direction": "expense",
  "counterparty": "GOOGLE *ChatGPT",
  "memo": "信用卡尾号: 3315, 原币金额: 21.19 USD"
}
```

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## 四、 智谱 AI (BigModel.cn) 平台测试详解

### 1. 智谱免费 Flash 模型分类与特性

- **`glm-4v-flash`**：智谱基础免费视觉模型，**实测表现最稳定、速度最快 (3.22s)**，原生支持 `json_object`。
- **`glm-4.6v-flash`**：最新轻量多模态模型，支持原生工具调用（Tool Calling），但免费接口频控较严（并发时易触发 HTTP 429）。
- **`glm-4.1v-thinking-flash`**：具备 Thinking 思维链机制，回答前会在 `<think>` 中展开多步骤思考逻辑。
- **`glm-4-flash-250414`**：纯文本/代码轻量旗舰模型，适合放在双阶段流水线的 Stage 2 以及账户分类。
- **`CogView-3-Flash` / `CogVideoX-Flash`**：分别用于文生图与视频生成。

### 2. `glm-4v-flash` 实测输出数据
```json
{
  "occurredAt": "2026-07-23 00:00:00",
  "amount": 143.97,
  "currency": "CNY",
  "direction": "expense",
  "counterparty": "GOOGLE *ChatGPT",
  "memo": {
    "card_last_4_digits": "3315",
    "original_amount": 21.19,
    "country_or_region": "美国"
  }
}
```

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## 五、 免费模型配额与 Rate Limits 规则

### 1. 硅基流动 (SiliconFlow)
- **门槛**：需完成账户实名认证。
- **配额**：
  - **RPM (Requests Per Minute)**：100 ~ 1,000 RPM（中小模型 500~1000 RPM）。
  - **TPM (Tokens Per Minute)**：50,000 ~ 100,000 TPM。
- **Pro/ 专线**：带 `Pro/` 前缀的模型（如 `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3`）为付费独占集群，无免费版的固定并发上限。

### 2. 智谱开放平台 (BigModel.cn)
- **免费规则**：所有的 Flash 命名系列（`GLM-4-Flash`、`GLM-4V-Flash` 等）API 均免费开放。
- **并发控制**：对高频连续调用设置了 RPM 阈值（触发时返回 `HTTP 429 Too Many Requests`），代码中需配置指数退避或 1~2 秒重试间隔。

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## 六、 DriftLedger (浮记) 架构与账户分配流程

针对识别结果中“为什么只包含时间、金额、商户名，而没有 Beancount 账户”的说明：

### 1. 职责解耦设计
识图/OCR 模块只负责提取客观的**原始交易事件 (`ImportedEvent`)**，定义于 [types.ts](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/core/types.ts#L31-L38)。由于每个用户的 Beancount 账户名（如 `Assets:招商银行:信用卡3315`）是高度个性化的，模型无法预知用户本地账本结构。

### 2. 账本账户决定流程
账户映射是在 **`BillPipeline` 责任链** 中完成的：

```text
[账单截图]
    │
    ▼ 1. 图像解析 (AiVisionProcessor.ts)
[ImportedEvent] ─── (仅含时间、金额、商户 GOOGLE *ChatGPT、备注 3315)
    │
    ▼ 2. 进入流水线 BillPipeline.process() ─── [billPipeline.ts]
    ├──> ① 转账识别 (recognizeTransfers)
    ├──> ② 批次去重与历史去重 (dedup)
    └──> ③ 规则匹配与账户分类 (rules.ts)
           ├── 匹配商户/卡号 "3315" ──> 资金来源账户 (sourceAccount): Assets:招商银行:信用卡3315
           └── 匹配商户 "GOOGLE *ChatGPT" ──> 支出分类账户 (categoryAccount): Expenses:订阅服务:AI
    │
    ▼ 3. 输出标准交易草稿 (TransactionDraft)
[TransactionDraft] ─── (产生符合 Beancount 规范的两笔双式记账 Postings)
```

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## 七、 AI 账户自动分类实测 (免费 LLM vs 路径 B 向量检索)

实测验证：能否利用 AI 模型根据用户本地的 Beancount 候选账户列表自动完成账户匹配？

### 1. 实测结果展示

#### 路径 A：免费 LLM 直选（智谱 `glm-4-flash-250414`，耗时 2.22 秒）
传入 9 个 Beancount 候选账户 + 交易事实，模型 100% 精确返回：
```json
{
  "sourceAccount": "Liabilities:CreditCard:CMB:3315",
  "categoryAccount": "Expenses:Software:Subscription",
  "confidence": "high",
  "reason": "交易备注说明信用卡尾号3315，且根据金额和商户判断为软件订阅支出"
}
```

#### 路径 B：向量 Embedding 余弦相似度检索（硅基流动 `BAAI/bge-m3`，耗时 0.32 秒）
将交易文本与账户生成 1024 维向量进行余弦相似度计算，点积耗时 `< 1ms`：
- **Top 1 命中**：`Liabilities:CreditCard:CMB:3315`（相似度 **0.5662**）
- **Top 2 命中**：`Expenses:Shopping:Digital`（相似度 0.5302）

### 2. 路径 B 的完整实现逻辑拆解

```text
  [导入交易 ImportedEvent]
  商户: GOOGLE *ChatGPT | 备注: 信用卡尾号3315
       │
       ├───> 资金搜索文本 ──> BAAI/bge-m3 ──> 向量对比 ──> 提取最高分: Liabilities:CreditCard:CMB:3315
       │
       └───> 分类搜索文本 ──> BAAI/bge-m3 ──> 向量对比 ──> 提取最高分: Expenses:Software:Subscription
```

1. **账户隔离与语义增强 (离线缓存)**：
   - 将账户拆分为【资金空间 Assets/Liabilities】与【分类空间 Expenses/Income】。
   - 为账号补充别名描述（如 `Liabilities:CreditCard:CMB:3315` ➔ `"招商银行 信用卡 尾号3315 掌上生活"`）。
2. **构建向量索引**：使用 `BAAI/bge-m3` 将所有账户转为向量缓存在本地内存/SQLite 中。
3. **实时查询向量化**：收到交易时，分别生成资金查询与分类查询，耗时约 150 毫秒。
4. **双路余弦相似度检索**：通过点积公式计算相似度，并提取最高分。
5. **阈值判定与推荐**：高分自动填充，低分弹出 Top 3 快捷芯片让用户点选。

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### 三、 相关代码位置
- **原始事件类型定义**：[src/domain/core/types.ts:L31-L38](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/core/types.ts#L31-L38)
- **账单流水线责任链**：[src/domain/pipeline/billPipeline.ts:L94-L180](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/pipeline/billPipeline.ts#L94-L180)
- **规则分类与账户映射引擎**：[src/domain/rules/rules.ts:L1-L60](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/rules/rules.ts#L1-L60)
- **AI 识图处理器服务**：[src/services/ocr/AiVisionProcessor.ts](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/services/ocr/AiVisionProcessor.ts)
