如何使用LedgerLens

开始使用LedgerLens

创建工作空间

当您第一次打开LedgerLens时，您会看到一个空白的工作空间。点击“新建工作空间”按钮，给它一个与您正在处理的客户或项目相匹配的名称，然后确认。工作空间在产品的.data/边界下创建一个本地文件夹，任何提取的文件都将暂时存储在其中。这使得每次运行都被隔离，并且可以轻松删除所有内容以重新开始。

上传您的第一个文档

将PDF、DOCX或图像文件拖到上传区域，或使用文件选择器。LedgerLens接受多页报表和发票。文件上传后，UI显示第一页的预览和一个状态徽章，显示“排队等待提取”。此时，您可以将更多文件添加到同一批次中，如果您想一次处理一个文件夹中的所有报表。

运行演示模式

按“运行演示”按钮。系统使用内置的演示密钥运行提取模型，该密钥返回示例输出。这使您可以看到数据的形状、置信度评分的布局和导出选项，而无需消耗您自己的API配额。演示模式将其结果存储在明显标记的子文件夹中，因此您可以将其与真实运行结果区分开来。

理解提取输出

银行对账单字段

对于每个银行对账单，LedgerLens 返回一个类似 JSON 的结构，包括：

- 账户标识符（为保护隐私而屏蔽）

- 开户余额

- 结束余额

- 交易列表，每个交易都有日期、描述、金额和类型（借方/贷方）

每个数字字段都带有一个置信度评分，范围从 0 到 100。该评分反映了模型对从源文档中提取的确切值的确定程度。

发票字段

对于发票，输出包含：

- 供应商名称和地址

- 发票号码和日期

- 行项，包括描述、数量、单价和行总计

- 税费明细（VAT、GST、销售税）和总税额

- 应付金额（行项总计加税费）

同样，每个字段都有自己的置信度评分。行项总计是从数量和单价中推导出来的，模型报告了输入和计算总计的置信度。

置信度评分和验证

UI 突出显示任何评分低于 80 的字段为黄色，低于 60 的字段为红色。您可以单击一个字段来查看模型用来生成该值的源文档的原始片段。这使得您可以轻松发现 OCR 错误、表格对齐不正确或模型难以处理的手写注释。始终在使用数据之前验证任何黄色或红色字段。

运行实时工作流

配置您的 API 密钥

导航到设置 → API 密钥。将从 LLM 提供商获得的密钥粘贴到字段中并按保存。密钥存储在本地设置文件中以加密形式，并且永远不会发送到除提取调用以外的任何第三方服务器。如果您需要旋转密钥，请重复相同的步骤，旧密钥将被覆盖。

关闭演示模式

保存密钥后，关闭演示模式开关。按钮标签更改为“运行实时”。从现在开始，每个提取请求都使用您的实时密钥，并计入您的提供商的配额。UI 在运行按钮旁边显示一个小的实时指示器，因此您永远不会将演示运行与生产运行混淆。

验证提取的数据

导出和使用数据

CSV 导出安全

点击“导出 CSV”按钮。LedgerLens 将每个字段用双引号括起来，并转义内部引号，这可以防止在 Excel 或 Google Sheets 中打开文件时发生公式注入。CSV 文件包含一个标题行，匹配 JSON 字段名称，因此可以轻松导入到会计脚本或数据验证管道中。

Excel 导出带有公式注入保护

Excel 导出遵循与 CSV 相同的引号策略。此外，工作簿是使用“另存为”选项设置为“Excel 工作簿（*.xlsx）”生成的，并且文件在首次打开时标记为只读，除非您显式选择编辑。这减少了意外执行宏的风险。

集成到您的会计表中

打开您的会计模板，使用“数据”→“获取外部数据”→“从文本/CSV”向导，指向导出的文件，并选择将数据加载为表格。由于导出包括置信度评分，因此您可以添加一个条件列来标记低置信度行以供审查。每当您收到新的报表或发票时，请刷新查询，表格将使用最新的提取值进行更新。

安全和风险考虑

OWASP 相关性

LedgerLens 在设计时考虑了 OWASP 。例如，我们通过将系统提示和用户提供的文档文本分离，并在输出到导出层之前对提取的输出进行清理，从而减轻提示注入攻击。您可以在 https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications 查看完整列表，以了解每个项目如何映射到我们的控制措施。

与 NIST AI 风险管理框架的对齐

我们还将开发生命周期与 NIST AI 风险管理框架对齐。这意味着我们记录模型卡，定期对提取输出进行偏差检查，并为任何意外的模型行为维护一个清晰的事件响应路径。框架详细信息可在 https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework 中找到。

数据驻留和演示临时性

什么这不是

LedgerLens操作检查清单

我会在每个版本中保留一份书面检查清单，这个清单故意设计得很简单：指定所有者，指定证据文档，并指定回滚计划。如果一个步骤不能产生一个文件、一个票据或一个日志记录，那么它就不是一个步骤——它只是一个愿望。

在更改生产环境之前

- 冻结您要测量的分支或配置修订版。 - 记录当前的故障模式，包括一个具体的输入和一个具体的输出。 - 确认作业运行的身份，并检查该身份是否可以访问不应访问的数据。 - 打开您将要引用的主要参考资料：https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework.

在运行检查时

- 更喜欢一个可复现的路径，而不是十个传闻截图。 - 在触发工具或查询之前，写下预期的安全结果。 - 捕获确切的命令、提示、模式或正则表达式——而不是一个概括。 - 如果系统可以执行操作（发送、写入、删除、转移），则要求在同一路径中进行确认边界.

完成后

- 即使扫描结果干净，也要记录残余风险，并指定所有者和日期。 - 不要将绿色检查转换为声称完整性的销售语言。 - 当模型、工具模式或验证规则发生变化时，重新运行相同的检查清单.

信号 | 记录内容 | 是否停止发货? 意外写入或发送 | 工具名称、参数、身份 | 是，直到被网关阻止 缺少对破坏性操作的确认 | 调用路径和绕过 | 是 将不受信任的文本视为指令 | 源表面和所执行的操作 | 是，适用于代理范围 扫描结果干净，判断开放 | 推迟的项目 + 所有者 | 仅当核心路径安全时

我如何向买家解释限制

当一个潜在客户问产品是否"涵盖一切"时，我会回答产品的边界：自动检查可以捕捉已知模式，但新颖的链条和政策判断仍需要人工审查。这份诚实可以降低支持负担，并保持博客内容与产品实际功能的一致性。

参考资料

- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications - https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

常见问题

什么是LedgerLens？

LedgerLens 提取的银行对账单和发票 —— 使用前请验证.

谁应该使用LedgerLens？

需要快速创建草稿或清单的运营商和构建者应该使用LedgerLens.

没有API密钥可以使用吗？

是的，在明确的Demo模式下可以使用。实时AI需要配置密钥.

它能保证结果吗？

否。输出结果仅供决策支持，您仍需要在发布或采取行动前进行审查.

它包括SSO、Slack或批量CSV吗？

仅当这些功能在此产品版本中实现时才包括 —— 不要假设它们存在于营销材料中.

数据去哪里了？

运行结果可能存储在产品的.data/边界内；请将演示视为临时的.

参考资料

- schema.org — FAQPage - Google Search Central — Structured data

尝试 LedgerLens

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