LlamaOCR 是一个使用 Llama 3.2 Vision 模型处理发票图片并输出结构化表格的项目，目标是帮助会计人员把发票信息转成可进入 ERP 的表格数据。它使用 Streamlit 提供上传和交互界面，强调从图片到表格的端到端体验。

这个项目代表多模态金融 AI 的一个实用方向：过去 OCR 主要识别文字，但发票和票据真正需要的是字段、行项目、金额、税额、供应商、日期和表格结构。视觉语言模型可以直接看图理解布局，但仍需要业务校验和格式约束。

• 使用视觉语言模型处理发票图片。
• 输出结构化表格，面向 ERP 和会计录入。
• Streamlit 界面便于演示和快速测试。
• MIT 协议，适合做票据解析实验。

LlamaOCR 适合学习多模态模型在金融运营中的应用。银行从业者可以理解：影像资料不是只用于归档，经过 OCR/视觉模型结构化后，可以进入风控、运营、财务和合规流程。

• 发票和收据结构化。
• 供应链金融票据材料解析。
• 报销和费用审核辅助。
• 小微企业经营凭证数字化。
• 银行影像档案智能处理 demo。

视觉模型可能误读发票号码、税号、金额或表格行。发票还涉及真伪验验、税务合规和重复报销风险，仅抽取字段远远不够。实际应用必须结合发票验真接口、金额校验、重复检测和人工审核。