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本地小模型解析越南银行短信方案
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AI 综述
2026年10月3日，有作者在 Google AI 的 DEV 作者专属 RSS 中分享了一套已在真实环境运行的本地 LLM 管道。该方案使用 Ollama 搭配 3-4B 小模型（qwen2.5:3b、llama3.2:3b、gemma3:4b）读取越南银行短信，通过 JSON Schema 结构化输出和 Pydantic 校验提取金额、交易方向、余额等字段，并以 regex 作为兜底，数据不出本机。报道未提及该方案的具体部署规模、准确率数据或后续更新，目前进展仅停留在作者分享阶段。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月3日 06:49
作者分享用 Ollama 加 3-4B 小模型本地解析越南银行短信的管道。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- Google AI：DEV 作者专属用 Ollama 跑本地小模型解析银行短信：Pydantic 结构化输出加 regex 兜底
作者分享一套已在真实环境运行的本地 LLM 管道：Ollama 加 3-4B 模型（qwen2.5:3b、llama3.2:3b、gemma3:4b）读取越南银行短信，通过 JSON Schema 结构化输出和 Pydantic 校验提取金额、交易方向、余额等字段，数据不出本机。
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