关于 文档 AI 的大多数讨论都聚焦于用 AI 来处理每一份文档。
我们采用了不同的方法。
在 Ainna，AI 被用来构建解析器，而不是运行解析器。
当出现一种新的银行对账单格式时，AI 会分析该文档并生成四个可复用的组件：
✅ 解析规则--识别交易表、日期、描述、借方、贷方和余额。
✅ 清洗规则--修正 OCR 问题、合并碎片化行、移除页眉页脚，并对提取出的数据进行规范化处理。
✅ 验证规则--核验滚动余额、检测重复项、验证交易完整性，并检查数据一致性。
✅ 置信度评分--根据提取和验证的准确度，为每一份编译后的对账单分配一个置信度评分。
一旦生成，这些规则就会被存储为可复用的规则集。
从那一刻起，我们的 PHP 执行引擎会使用已保存的规则处理后续对账单--而无需再次调用 AI。
由此带来的结果是：
⚡ 更快的执行速度
💰 大幅降低的 AI 成本
📊 一致的输出
🚀 可扩展处理数百万份对账单
只有当置信度低于用户设定的阈值时，才会调用 AI。
例如：
置信度 ≥ 95% → 使用现有规则执行。
置信度 < 用户阈值 → AI 分析文档、完善规则，或创建新的解析器版本。
这就形成了一个持续改进的闭环：AI 仅在必要时增强系统，而常规处理始终是确定性的、轻量级的、成本高效的。
AI 构建智能。PHP 以规模化方式执行它。
对于高吞吐量的文档处理，这种架构往往比将每一份文档都送入 LLM 更经济、更可预测、也更容易维护。
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第一次看到有人把这段说明讲得这么坦白。
关于用 AI + PHP 自动化打造更智能的银行对账单编译器的说明很完整，基础部分尤其清楚。
总结部分让用 AI + PHP 自动化打造更智能的银行对账单编译器的重点更加清楚。