# 账单识别与 Beancount 账户分类：合并 vs 解耦架构对比文档

在双式记账（Beancount / DriftLedger）离线移动客户端开发中，**“原始账单识别（Bill Recognition）”** 与 **“Beancount 账户分类（Account Classification）”** 是两个核心处理阶段。

本文档深度对比分析将这两个阶段进行 **合并（单步一体求值）** 与 **解耦（双阶段责任链）** 的架构差异，并结合 DriftLedger 源码实现，分别涵盖 **传统规则渠道（Rule-based）** 与 **大模型/AI 渠道（LLM/VLM）** 的表现。

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## 目录
1. [架构定义与处理模式](#一-架构定义与处理模式)
2. [传统规则渠道（Rule-based Channel）对比](#二-传统规则渠道-rule-based-channel-对比)
3. [大模型/AI 渠道（AI/LLM Channel）对比](#三-大模型ai-渠道-aillm-channel-对比)
4. [多维性能与工程指标全景对比表](#四-多维性能与工程指标全景对比表)
5. [DriftLedger (浮记) 混合架构落地推荐](#五-driftledger-浮记-混合架构落地推荐)

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## 一、 架构定义与处理模式

在多通道系统架构中，无论采用合并还是解耦，**多通道原始内容采集（Ingestion Adapters）** 始终是前置的：
- **通道 1：拍照/图库 OCR**（获取账单图像或 OCR Markdown 文本）
- **通道 2：无障碍服务 UI 节点提取**（解析微信/支付宝支付成功页的 node 文本，参见 [accessibilityParser.ts](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/services/automation/accessibilityParser.ts)）
- **通道 3：短信与系统通知监控**（解析银行/支付软件推送通知字符串）

合并与解耦的核心区别，在于拿到**账单原始内容 (Raw Bill Text)** 之后，**“事实字段识别”** 与 **“Beancount 账户分配”** 是在单次操作中完成，还是拆分为多个阶段：

```text
========================================================================================
【多通道多源输入】
 (通道A: 拍照OCR文本 / 通道B: 无障碍UI节点文本 / 通道C: 短信通知文本)
                          │
                          ▼
【合并架构 (Merged Mode / 一体化文本求值)】
  单次求值 (AI Prompt 或 规则引擎):
  输入: 账单原始内容 + 用户 Beancount 动态账户列表
  输出: 直接一步得到【Beancount 交易草稿 TransactionDraft】(含时间、金额、商户、资金账户、支出账户)
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========================================================================================
【多通道多源输入】
 (通道A: 拍照OCR文本 / 通道B: 无障碍UI节点文本 / 通道C: 短信通知文本)
                          │
                          ▼
【解耦架构 (Decoupled Mode / 责任链流水线)】
  阶段 1（事实识别）: 仅识别事实，输出无账户关联的【ImportedEvent】(时间、金额、商户、备注)
                          │
                          ▼
  阶段 2（账户分类）: 送入 BillPipeline，由规则引擎 RuleEngine 或轻量 AI 匹配 Beancount 账户
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```

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## 二、 传统规则渠道（Rule-based Channel）对比

在规则匹配渠道下，账户名均来自用户动态配置的规则库 (`Rule[]`)，绝非代码硬编码：

### 1. 动态规则合并模式（Single-Pass Rule Evaluation / 一体化动态匹配）
- **处理逻辑**：
  拿到多通道的原始内容后，解析器直接调用用户配置的动态规则库 `Rule[]`。一条规则同时包含了**事实判定条件**与**双向账户分配**：
  ```typescript
  // 用户在 APP 中配置的动态规则对象（非代码硬编码）
  const rule: Rule = {
    id: "rule-101",
    counterpartyContains: "星巴克",
    sourceAccount: "Assets:Alipay:Balance",      // 动态资金来源账户
    categoryAccount: "Expenses:Food:Coffee",    // 动态分类支出账户
    narration: "星巴克咖啡"
  };

  // 单次求值：一步构造出带有账户的完整 TransactionDraft 草稿
  if (matches(rawText, rule)) {
    return createDraftDirectly(rawText, rule.sourceAccount, rule.categoryAccount);
  }
  ```
- **特点**：
  单次求值即产生最终 `TransactionDraft`。如果入口预填了 `sourceAccount` / `categoryAccount`（参考 DriftLedger 代码 [billPipeline.ts:L169-L180](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/pipeline/billPipeline.ts#L169-L180)），流水线直接接受该草稿。

### 2. 规则解耦模式（Two-Stage Evaluation / 责任链流水线匹配）
- **处理逻辑**：
  1. **阶段 1 (事实化)**：所有通道（通知、无障碍、短信、账单 CSV）统一输出仅包含事实的 `ImportedEvent`（无账户关联）。
  2. **阶段 2 (责任链评估)**：`BillPipeline` 依次执行：转账识别 ➔ 批次去重 ➔ 历史去重 ➔ 送入 `RuleEngine` 匹配规则库中的账户。
- **特点**：
  解析器只需关心文本事实提取，账户分配归口给 `BillPipeline` 与 `RuleEngine` 统一调度。在分配账户前可先过滤重复事件，避免无效计算。

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## 三、 大模型/AI 渠道（AI/LLM Channel）对比

利用大语言模型（LLM）或多模态视觉模型（VLM）处理多通道获取的原始内容：

### 1. AI 文本级合并模式（单次 LLM 提示词一步直出草稿）
- **处理逻辑**：
  多通道（拍照 OCR / 无障碍节点文本 / 短信通知）提取到**账单原始内容字符串**后，**在单次 LLM 请求中**将“账单原始内容”与“用户本地 Beancount 候选账户列表”一同作为 Prompt 提交给大模型（如 `glm-4-flash-250414` 或 `Qwen2.5-7B-Instruct`）。
- **流程**：
  ```text
  [多通道原始内容文本] + [用户动态账户列表] ───(单次 LLM 求值)───> [Beancount TransactionDraft]
  ```
- **优势**：
  - **通道统一**：不管是图片 OCR、微信支付成功的节点文本、还是银行扣款短信，都使用同一种“文本级合并 Prompt”，直接返回填充好 `sourceAccount` 和 `categoryAccount` 的 JSON 草稿。
  - **响应极快**：纯文本大模型（如 `glm-4-flash-250414`）处理文本合并请求耗时仅 **~2.2 秒**。
- **劣势**：
  - **Token 开销**：每次请求都需携带用户账户列表。
  - **确定性风险**：可能偶发生成不存在的账户名。

### 2. AI 解耦模式（内容识别提取事实 ➔ 独立分类器）
- **处理逻辑**：
  1. **阶段 1（事实识别）**：模型仅负责解析多通道原始内容，输出不含账户的 `ImportedEvent`（时间、金额、商户、备注）。
  2. **阶段 2（账户分类）**：优先走本地 `RuleEngine`；若未命中，再调用轻量 LLM（耗时 ~2.2 秒）或向量 Embedding 模型（如 `bge-m3`，耗时 **0.3 秒**）在单独的 Prompt / 向量空间中挑选账户。
- **优势**：
  - **绝对确定性**：已知商户 100% 走本地规则引擎（0 延迟、0 错误率）。
  - **离线优先 (Offline-first)**：本地识别出事实后，断网状态下本地规则引擎依然能完成账户分类。

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## 四、 多维性能与工程指标全景对比表

| 评估维度 | **规则合并模式 (单次一体匹配)** | **规则解耦模式 (责任链流水线)** | **AI 文本级合并模式 (单次LLM求值)** | **AI 解耦模式 (双阶段链式)** |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **原始内容来源** | 多通道 (OCR/无障碍/短信) | 多通道 (OCR/无障碍/短信) | 多通道 (OCR/无障碍/短信) | 多通道 (OCR/无障碍/短信) |
| **识别与分类点** | 文本解析时同步求值 | 分两阶段：解析事实 ➔ 匹配账户 | **单次 LLM 同时提取事实+账户** | 分两阶段：提取事实 ➔ LLM/向量选账户 |
| **响应延迟 (Latency)** | **< 1ms** | **< 1ms** | **~2.2s** (`glm-4-flash-250414`) | **~4.3s** (OCR + 分类) |
| **API 调用次数** | 0 次 | 0 次 | **1 次** | 1 ~ 2 次 |
| **断网/离线鲁棒性** | 完全支持 | 完全支持 | 不支持 (需在线 LLM) | **半支持** (文本提取后离线规则分类) |
| **准确率与确定性** | **100%** | **100%** | 高 (约 95%，受 Prompt 引导) | **100%** (已知规则优先覆写) |
| **代码可维护性** | 良好 | **极佳** (领域分层极清) | 优秀 (通道无缝复用 Prompt) | **极佳** (管道可随意组装) |

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## 五、 DriftLedger (浮记) 混合架构落地推荐

结合多通道采集（OCR / 无障碍 / 短信通知）与 DriftLedger 的代码实现 [billPipeline.ts](file:///C:/Users/fmq/Documents/work/DriftLedger/src/domain/pipeline/billPipeline.ts#L169-L180)，推荐采取 **“多通道输入 ➔ AI 文本级合并直出 ➔ 本地流水线预填覆写”** 的最佳落地架构：

```text
  【通道 A: 拍照 OCR 文本】     【通道 B: 无障碍 UI 文本】     【通道 C: 短信通知文本】
            │                            │                            │
            └────────────────────────────┼────────────────────────────┘
                                         ▼
                   【AI 文本级合并求值 (glm-4-flash-250414)】
              单次 LLM 传入多通道文本 + 用户 Beancount 动态账户列表
              2.2 秒内一步生成带预填账户的 `ImportedEvent` (含 sourceAccount/categoryAccount)
                                         │
                                         ▼
                     【领域核心层 / BillPipeline 责任链】
        ┌────────────────────────────────┴────────────────────────────────┐
        ▼                                                                 ▼
【1: 本地规则覆写 (RuleEngine)】                                 【2: 多通道去重 (Dedup)】
若匹配到用户定义的 100% 精确 Rule 规则，                          自动过滤历史账本已存在的重复交易，
本地规则强行覆写 AI 预测的账户，保障零差错。                       避免多次拍照或无障碍重复记账。
```

### 总结：
1. **多通道采集（OCR / 无障碍 / 短信）** 是解耦的前置适配层。
2. **AI 合并模式** 指的是在获取到账单文本后，**用单次 LLM 请求同时完成事实提取与账户选择**（2.2 秒极速返回）。
3. **架构落地**：多通道文本输入 ➔ AI 文本级合并一步预填 ➔ 本地流水线校验覆写。
