刚帮采购团队落地了“智能采购录入系统”，彻底解决了他们靠聊天记录手动整理采购订单的难题。之前采购同事和供应商沟通需求，都是在微信、企业微信上聊，确定好物料名称、规格、数量、单价、交货期这些信息后，要逐字从聊天记录里抠信息，再手动录入到采购系统生成订单，不仅耗时久，还经常出现“规格录错”“数量漏填”“单价写错”的问题，后续核对起来特别麻烦。这次我们基于 JBoltAI 做了低侵入式开发，搭建了能自动解析聊天记录、提取核心采购信息并生成订单的系统，把采购录入效率提了一大截。这篇就把项目开发的完整流程、核心功能实现和踩坑心得整理出来，给有类似需求的同行参考。
一、项目背景：传统采购录入的4大核心痛点
我们公司是生产制造型企业，采购部门负责全公司的原材料、零部件采购，每年要处理上千笔采购订单。传统的采购录入流程完全依赖人工，痛点集中且突出，采购团队多次反馈优化需求：
- 聊天信息整理效率低：采购需求沟通分散在微信、企业微信等多个聊天工具，聊天记录杂乱无章（含文字、图片、文件、语音），采购同事要逐句梳理才能提炼出“物料名称、规格、数量、单价、交货期、供应商信息”等核心订单要素，整理一笔订单至少要20-30分钟；
- 手动录入易出错：整理完信息后，还要手动录入到采购系统（Java+SpringBoot+MySQL），过程中容易出现规格漏填、数量写错、单价混淆等问题，后续发现错误还要重新修改订单，耽误采购进度；
- 多格式信息难处理：沟通中供应商可能会发物料清单表格、规格参数图片、语音确认需求，这些非文字信息无法直接提取，只能人工识别整理，进一步降低效率；
- 信息追溯无依据：聊天记录整理后容易丢失，后续若出现采购纠纷（如物料规格不符、交货延迟），难以追溯原始沟通信息，责任界定困难。
- 结合这些痛点，我们定下项目核心目标：不重构现有采购系统，通过注入AI能力，实现“多渠道聊天记录整合、核心采购信息自动提取、采购订单一键生成、原始信息归档追溯”。技术选型上，考虑到要处理多格式聊天信息和非结构化文本，JBoltAI的多模态处理、文本语义理解、Text2Struct等功能刚好契合需求，最终确定基于其SDK进行开发。
二、项目核心架构：以“聊天记录解析+订单自动生成”为核心，打通全流程
整个项目的核心逻辑是“先整合多渠道聊天信息，再通过AI解析提取结构化采购要素，最后对接采购系统生成订单”，架构上分为四层：聊天记录采集层、多模态解析层、采购信息结构化层、订单生成与归档层。全程基于 JBoltAI SDK 集成，对接现有采购系统和企业微信/微信接口，不改变原有采购业务流程，仅新增AI驱动的信息解析和订单生成能力。
1. 基础支撑：多渠道聊天记录统一采集
这是项目的基础环节，要先实现多渠道聊天记录的统一整合，我们主要通过接口对接和本地导入两种方式实现：
- 官方接口对接采集：通过企业微信开放平台接口、微信公众号接口，实现企业微信/微信聊天记录的自动同步。采购同事和供应商的沟通记录（文字、图片、文件、语音）会实时同步到系统后台，避免手动导出；
- 本地多格式导入：支持采购同事手动导入本地聊天记录文件（如微信聊天记录导出文档、物料清单Excel、规格参数图片），系统通过 JBoltAI 的多格式解析 SDK，统一处理不同格式的导入文件；
- 聊天记录关联归档：按“采购需求主题+供应商名称+沟通时间”对聊天记录进行分类归档，自动关联对应的采购订单，方便后续追溯查询。
2. 核心模块：多模态聊天记录解析与信息提取
这是项目的核心环节，要从杂乱的多模态聊天记录中精准提取采购核心要素，我们主要用到了 JBoltAI 的多模态处理、文本语义理解（NLU）和Text2Struct能力：
- 多格式信息统一解析：集成 JBoltAI 的多模态解析 SDK，对不同类型的聊天信息进行针对性处理：文字信息直接提取；图片（含物料规格图、清单截图）自动启用 OCR 识别，提取文字内容并保留排版；语音信息先转文字（通过 JBoltAI 的语音转文字功能）再提取；Excel/Word 物料清单自动解析表格结构，提取物料名称、规格、数量等信息；
- 采购核心要素结构化提取：通过 JBoltAI 的 NLU 功能，预设“物料名称、规格参数、采购数量、单价、总金额、交货期、供应商名称、联系方式、付款方式”等核心采购字段，自动从解析后的聊天记录中提取对应信息并结构化。比如从聊天记录“我们要采购100个XX型号的轴承，单价50元，交货期10天，供应商是XX五金厂”中，自动提取各字段信息，生成标准化的 JSON 格式采购要素表；
- 模糊信息补全与校验：针对聊天记录中模糊或缺失的信息（如“要采购一批轴承”未明确数量、“下周交货”未明确具体日期），利用 JBoltAI 的多轮对话功能，自动提醒采购同事补充确认；同时通过 JBoltAI 的规则引擎，校验提取信息的合理性（如单价为负数、交货期早于当前日期时触发预警），避免无效信息录入。
3. 核心功能：采购订单自动生成与系统对接
这是项目的价值输出环节，要实现结构化采购信息向采购订单的转化，我们借助 JBoltAI 的Text2Struct和Function 调用功能，对接现有采购系统：
- 采购订单模板适配：根据现有采购系统的订单格式，定义标准化的订单模板，包含订单编号、采购部门、物料明细、供应商信息、交货要求、付款方式等字段。通过 JBoltAI 的 Text2Struct 功能，将提取的结构化采购要素自动映射到订单模板对应的字段中；
- 采购系统接口调用：通过 JBoltAI 的 Function 调用功能，调用现有采购系统的订单创建接口，将生成的标准化订单数据传入采购系统，实现订单一键生成，无需人工二次录入；
- 订单审核流程联动：订单生成后，自动触发现有采购系统的审核流程，将订单推送至采购负责人审核，审核通过后同步给供应商，审核不通过则返回修改，整个流程无缝衔接。
4. 补充功能：原始信息归档与追溯
为了解决信息追溯难题，我们新增了原始聊天记录归档功能：
- 原始信息完整归档：将解析后的聊天记录、提取的结构化采购信息、生成的采购订单一一关联，完整归档到系统数据库中，保留原始沟通痕迹；
- 多维度检索追溯：支持按订单编号、供应商名称、采购物料、沟通时间等维度检索对应的原始聊天记录，后续出现采购纠纷时，可快速调取原始信息，明确责任；
- 权限管控保障安全：对归档的聊天记录和采购信息设置权限管控，仅授权人员可查看，避免供应商信息、采购价格等敏感数据泄露。
三、项目开发中的踩坑与解决方案
这个项目的核心难点在“多模态聊天信息的精准解析”和“采购要素的准确提取”，开发过程中踩了不少坑，分享几个关键问题及解决办法：
- 模糊采购需求解析偏差：聊天记录中类似“这款物料再来点”“价格再优惠点”的模糊表述，初期难以精准解析。我们通过 JBoltAI 的上下文理解功能，结合历史采购记录和当前聊天上下文，补全模糊信息（如“这款物料=XX型号轴承”“再来点=100个”），同时增加人工确认环节，确保解析准确；
- 表格类物料清单解析错乱：供应商发的 Excel 物料清单，初期解析时容易出现行列对应错误。我们优化了 JBoltAI 的表格解析规则，重点识别表格表头（如“物料名称”“规格”“数量”），按表头对应提取数据，同时保留表格原始格式，方便人工核对；
- 多渠道聊天记录同步延迟：企业微信/微信聊天记录同步时存在延迟，影响采购效率。我们通过 JBoltAI 的异步任务处理机制，优化接口调用策略，将同步延迟控制在1分钟内，同时增加手动同步按钮，满足紧急采购需求。
四、项目落地价值：采购效率翻倍，错误率大幅降低
系统上线试运行一个月，采购团队的反馈特别直观，核心价值体现在“效率提升”和“风险降低”两方面：
- 录入效率大幅提升：原来整理聊天记录+录入订单需要20-30分钟/笔，现在一键同步聊天记录后，5分钟内就能完成解析并生成订单，采购录入效率提升70%以上，采购同事能聚焦更核心的供应商管理、成本管控工作；
- 录入错误率显著降低：通过AI自动提取和规则校验，采购订单的规格错误、数量错误、单价错误等问题几乎杜绝，错误率从原来的15%降至1%以下，减少了后续修改和纠纷处理成本；
- 多格式信息处理更顺畅：图片、语音、表格等非文字信息能自动解析提取，不用人工逐一审阅，进一步减轻采购同事负担；
- 信息追溯更便捷：原始聊天记录与采购订单精准关联，后续出现纠纷时能快速追溯，责任界定清晰，降低了采购风险。
五、项目总结与后续迭代方向
这次开发智能采购录入系统的经历，让我深刻体会到“AI赋能业务”的关键是“贴近实际工作场景”。采购同事的核心痛点是“繁琐的手动整理和录入”，我们没有做复杂的架构设计，而是通过 JBoltAI 精准注入多模态解析、结构化提取等 AI 能力，快速解决了核心痛点，这也是项目能快速落地并获得认可的关键。
后续我们的迭代方向很清晰：一是引入 JBoltAI 的智能比价功能，结合历史采购价格和多家供应商报价，自动推荐性价比最优的供应商；二是优化多轮对话补全能力，支持系统直接与供应商进行简单的需求确认（如“确认采购100个XX型号轴承，交货期10天？”），进一步减少人工干预；三是增加移动端适配，支持采购同事在手机上同步聊天记录、生成订单，提升使用灵活性。
如果你们公司的采购团队也被手动整理聊天记录、录入订单的问题困扰，尤其是 Java 技术栈的团队，不妨试试这种低侵入式的改造思路。借助 JBoltAI 这样的框架，不用大动干戈重构系统，就能快速实现采购录入的智能化升级，帮业务团队减负提效。
