适合用火山引擎文本字段抽取，因本教程专为纯文本设计，依赖TextIn大模型加速器，支持提示词驱动的JSON字段提取，无需OCR。
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你需要把一段非结构化文字（比如客服对话记录、产品说明书段落、合同条款）自动拆解成带字段名的JSON数据，而不是手动复制粘贴到表格里反复调整格式。
确认是否适合用火山引擎文本字段抽取
火山引擎的文本字段抽取能力依赖于“文字识别智能体”或“TextIn大模型加速器”两类路径：前者适用于图片中文字的结构化提取（如扫描件、截图），后者专为纯文本输入设计，支持提示词驱动的字段定义。本教程只处理你已拥有纯文本内容的场景——即文字已存在剪贴板、txt文件或API请求体中，无需OCR识别环节。
若你的原始材料是PDF扫描页、手机拍照截图、带水印的宣传图，请先走TextIn OCR流程转成可编辑文本，再进入本流程。
用文字识别智能体 API 提取字段（推荐给开发者）
方法一：调用预置智能体 + 自定义提示词
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① 登录火山引擎控制台 → 左侧导航栏【模型配置管理】→【智能体管理】→ 找到【文字识别智能体】→ 点击【调用预览】。
② 在预览页面上传一张含目标文本的图片（注意：这一步仅用于测试界面，实际生产调用需走API；若你只有纯文本，跳过此步，直接看方法二）。
③ 关键操作：在【提示词】输入框中写明你要提取的字段结构，例如：
请从以下文本中提取：客户姓名、联系电话、投诉时间、问题类型、处理状态。只返回标准JSON，不要任何解释或额外字符。
④ 粘贴你的原始文本到下方输入区，点击【执行】。系统返回类似这样的结果：
{"客户姓名":"张伟","联系电话":"138****5678","投诉时间":"2026-10-19 14:22","问题类型":"物流延迟","处理状态":"已解决"}
⚠️ 注意：提示词中字段名必须与你要解析的文本语义严格对应，比如原文写的是“下单日期”，提示词却写“创建时间”，字段将为空。
在Dify工作流中接入TextIn+豆包大模型做字段抽取
适合需要批量处理、自动存库、对接数据库或加校验逻辑的业务场景。
第一步：在Dify控制台创建新应用 → 选择【工作流】模式 → 命名为“文本字段抽取流水线”。
第二步：拖入【开始】节点 → 在右侧配置输入字段，添加一个名为“raw_text”的文本输入项。
第三步：添加【TextIn大模型加速器】节点 → 连接上一节点 → 在该节点的提示词模板中填入：
你是一个严谨的字段抽取器。请严格按以下JSON Schema输出：
{"客户ID": "字符串", "订单金额": "数字", "发货仓库": "字符串", "是否含发票": "布尔值"}
输入文本：
{{raw_text}}
第四步：添加【JSON校验】节点（可选）→ 配置schema校验规则，防止模型输出格式错乱导致下游崩溃。
第五步：添加【HTTP请求】节点 → 将上一步输出的JSON POST到你的业务系统接口，或存入云数据库。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
用提示词写出高精度字段抽取效果的三个铁律
方法1：字段名必须来自原文高频词
原文出现“售后单号”“退换货编号”“服务工单ID”，提示词就统一写“售后单号”，不要自创“工单ID”。
方法2：数值类字段必须标注类型
写“价格：数字”比“价格：文本”强十倍。模型看到“数字”会主动过滤掉“¥”“元”“约”等干扰符，直接返回199.0。
方法3：用负向约束堵死幻觉
在提示词末尾加一句：“如果某字段在原文中完全未提及，该字段值必须为null，禁止猜测、补全、留空字符串。”
这句能砍掉70%以上无效字段填充。
