LLM-invoice-extraction：用 claude-haiku-4-5 评测发票结构化抽取的开源项目

作者开源了一个基于 LLM 的发票结构化数据抽取与评测项目，用 claude-haiku-4-5 在 40 份合成测试发票上跑了三种提示词策略：rules 策略全字段正确率达 87.5%，few_shot 75.0%，zero_shot 60.0%，仅 zero_shot 与 rules 的差异通过配对 McNemar 检验显著（p=0.007）。项目具备固定种子、dev/test 切分和 API 结果磁盘缓存的可复现设计，并用确定性校验层检查数字一致性；事后故障注入测试显示完全自洽的错误数字（协调改价）在 49/49 次试验中都无法被算术校验发现，zero_shot 的校验召回率也只有 50%。数据为合成生成且仅测单一模型，结果未必适用于真实发票。