大家好，我是Jason。
AI的浪潮已经汹涌而来，“所有场景都值得用AI重做一遍”这句话，我们可能都听腻了。但一个关键问题是： “重做”，仅仅是简单地给产品套用一个大模型API吗？
在过去的几个月里，我从0到1开发了一款个人AI记账App。这个过程，让我从最初“一把梭哈调用API”的简单想法，逐步演进并设计出了一套我称之为“6级智能流水线”的混合处理系统。
今天，我想把这套系统的完整设计思路分享出来，探讨在AI时代，一个真正“智能”的应用，其流程应该是什么样的。
我们先来看看传统记账应用的用户流程：
- 打开App → 点击添加 → 手动输入金额选择分类（从20+个选项中找）→ 填写商品说明 （可选→ 选择交易日期 → 填写备注）选择账户 → 确认保存
整个过程至少需要6-8次点击，耗时30-60秒。
这就是为什么90%的人都无法坚持记账的原因。不是因为懒，而是因为认知负担太重。每次记账都要做这么多决策，谁受得了？
理想的AI记账应该是这样的
用户操作： 拍照 → 等待2秒 → 确认（可选）
系统处理： 在这2秒内，AI完成了6个核心任务：
- 识别金额推断日期时间提取商品描述判断支付账户预测消费分类确定收支类型
为了实现这个目标，我设计了一套6站式的智能处理流水线：
🚉 第一站：预清洗模块（数据净化）
任务： 数据净化，去除OCR识别中的噪声信息
输入: "支付成功！点击查看明细 ¥32.50 星巴克..."输出: "¥32.50 星巴克..."核心技术： 停用词过滤 + 格式标准化
耗时： <5ms
🚉 第二站：结构化信息提取模块（正则匹配）
任务：正则表达式快速提取确定性信息（需要通用化匹配各种场景）
- 金额提取：
¥\s?(\d{1,3}(,\d{3})*(.\d+)?|\d+(.\d+)?|.\d+)- 日期提取：
\d{4}[-/年]\s?(0?[1-9]|1[0-2])[-/月]\s?(0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])日?\s*(?:[ ]|T)?\s*(?:([01]?\d|2[0-3]):([0-5]?\d)(?::([0-5]?\d))?)?- 收支类型初判：
关键词匹配（"支付"→支出，"退款"→收入，...）耗时： <10ms
🚉 第三站：并行 AI 识别模块（Core ML本地AI）
任务： 本地BERT模型并行处理
我微调了两个BERT模型：
- NER模型： 提取商品名称、账户分类模型： 预测交易分类同时输出模型置信度，供后续参考。
耗时： 50-100ms（本地推理）
🚉 第四站：个性化偏好校准模块
任务： 基于用户历史习惯进行智能修正
这是整套系统的核心亮点。系统会学习用户的分类习惯：
- 如果用户之前把"星巴克"归类为"人情往来"（请客户）系统会记住这个偏好，下次自动推荐相同分类置信度会显著提升（从0.85→0.95）
耗时： <20ms（本地数据库查询+规则匹配）
🚉 第五站：置信度融合与云端增强
任务： 综合评估，决定是否需要云端增强
核心算法：最终置信度 = 模型分数×0.4 + 历史偏好分×0.5 + 映射相似度×0.1
- 如果总分 ≥ 0.8：直接输出结果如果总分 < 0.8：调用云端大模型进行增强
耗时：
- 本地决策：<5ms云端调用（低置信度场景）：1-3s
🚉 第六站：结构化输出与动态学习
任务：输出结构化 JSON，包含字段值和每一项的置信度。同时动态更新用户偏好库，为后续预测提供依据。
{ "amount": {"value": 32.00, "confidence": 0.99}, "transaction_date": {"value": "2025-06-19T08:30:00Z", "confidence": 0.99}, "description": {"value": "星巴克拿铁", "confidence": 0.85}, "account": {"value": "招商银行信用卡", "confidence": 0.88}, "category": {"value": "人情往来", "confidence": 0.92}, "transaction_type": {"value": "支出", "confidence": 0.95}}耗时： <5ms
总耗时：
- 高置信度场景（80%） ：<500ms（纯本地处理）低置信度场景（20%） ：2-5s（含云端调用）
通过这个记账App项目，我深刻体会到了AI应用开发的魅力和挑战。接下来，我准备系统性地分享我的学习路径：
🎯 第一阶段：模型微调实战
- 数据处理： 如何构建高质量的训练数据集（下期预告：《微调第一步数据集的准备是如何让我崩溃的...》）模型微调： BERT（NER任务 + 文本分类），GPT（回答风格微调）模型优化： 压缩技巧：量化、剪枝、蒸馏部署实践： Core ML转换与移动端集成
🎯 第二阶段：RAG (检索增强生成): 探索如何结合外部知识库，让AI回答更专业、更具体的问题。
🎯 第三阶段：Agent智能体开发: 尝试构建能自主规划、执行复杂任务的AI智能体。
完整版的学习路径图我已经肝出来了，欢迎关注即可领取。
📢 预告：我将启动一个「AI 应用开发学习系列」
为了系统分享我的开发经验与踩坑总结，我计划推出一个 AI 应用落地专题系列，可能会通过以下几种方式发布：
- 公众号 / 专栏 图文连载CSDN / 掘金 技术细节沉淀知乎长文与回答知识星球（可能设为进阶实战分享）
这个系列会以「AI记账App」为起点，逐步扩展到智能问答、RAG知识库、Agent 设计等真实的场景式 AI 应用。
如果你对AI应用开发感兴趣，或者正在做类似的项目，欢迎在评论区交流。我会根据大家的反馈来决定具体的分享形式。
写在最后
AI应用开发不是简单的API调用，而是需要深入理解业务场景，合理设计技术架构，持续优化用户体验的系统工程。
通过这个记账App项目，我学到的不仅仅是技术，更是如何用AI真正解决实际问题的思维方式。
希望这篇文章对正在探索AI应用开发的你有所启发。如果你有任何问题或想法，随时欢迎交流讨论！
关于作者：专注于AI应用开发的实践者，目前在探索如何将AI技术落地到具体的产品场景中。如果你也在这条路上，让我们一起学习进步！
