Verdandi
开源文档智能平台，支持自定义字段模式、可替换大模型，并提供完整的人工复核流程，用于从发票、收据等文档中抽取结构化数据
时间轴 (近 90 天)
Verdandi 是一个开源文档智能平台，由一位前安永（EY）风险咨询分析师创建，旨在替代不透明、按量计费的封闭文档处理工具。
Verdandi 项目于2026年6月开始构建。
Verdandi 在100份文档上与微软Azure Content Understanding进行了基准对比，测试集包括FATURA2清洁发票35份、CORD v2真实印尼收据照片25份、Kaggle扫描发票10份，以及30份合成文档。
在基准测试中，Verdandi 字段宏准确率为97.0%，ACU为96.2%；Verdandi 行项目F1为0.958，ACU为0.947。
在基准测试中，Verdandi 总成本为$0.2619，ACU为$2.5522，成本比约为9.7倍。
Verdandi 使用GPT-6-luna模型，ACU使用GPT-5.5和text-embedding-3模型。
Verdandi 的核心设计理念是'VLM不做法官、陪审团和行刑者'，系统不会让视觉模型拥有完全决策权。
Verdandi 的OCR层生成结构化文本信息以及数据坐标，而非简单转储大块文本。
文本预言机（Text Oracle）通过检查视觉模型声称的值是否真的出现在其声称位置的附近文本中，来提供独立证据；如果找不到，则提出flag而不是发明替代值。
Verdandi 在字段级别评估置信度，使不确定性能够附加到具体信息上。
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (11)
Verdandi 的模板系统允许用户描述文档、添加独特词汇，并支持'Allow-no-match'功能让VLM在不确定时标记并放弃。
50%待验证Verdandi 是一个开源文档智能平台，由一位前安永（EY）风险咨询分析师创建，旨在替代不透明、按量计费的封闭文档处理工具。
50%待验证Verdandi 在100份文档上与微软Azure Content Understanding进行了基准对比，测试集包括FATURA2清洁发票35份、CORD v2真实印尼收据照片25份、Kaggle扫描发票10份，以及30份合成文档。
50%待验证在基准测试中，Verdandi 字段宏准确率为97.0%，ACU为96.2%；Verdandi 行项目F1为0.958，ACU为0.947。
50%待验证在基准测试中，Verdandi 总成本为$0.2619，ACU为$2.5522，成本比约为9.7倍。
50%待验证Verdandi 使用GPT-6-luna模型，ACU使用GPT-5.5和text-embedding-3模型。
50%待验证Verdandi 的核心设计理念是'VLM不做法官、陪审团和行刑者'，系统不会让视觉模型拥有完全决策权。
50%待验证Verdandi 的OCR层生成结构化文本信息以及数据坐标，而非简单转储大块文本。
50%待验证文本预言机（Text Oracle）通过检查视觉模型声称的值是否真的出现在其声称位置的附近文本中，来提供独立证据；如果找不到，则提出flag而不是发明替代值。
50%待验证Verdandi 在字段级别评估置信度，使不确定性能够附加到具体信息上。
50%待验证Verdandi 项目于2026年6月开始构建。
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