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开始前准备什么
- 独立练习目录及Python 3.14；系统与Node依赖以README为准。
- 离线重放无需Key；新请求使用自己的apizt Key，先核对模型权限和当前价格。
- 原创合成材料，不需要登录第三方平台账号。
- 先看文件
- 按步骤操作
- 对照真实结果
- 离线或模型复跑
默认离线重放；包含完整失败尝试与本地检查，不含Key。
1. 核对本例材料与目标文件
不同于Smart Fill示例补列，交付可核对的地址段落映射与缺失状态。需人工重叠复核。
先下载合成材料在独立目录练习。原始文件、模型输入与验收答案分别保留；本地核对答案不发送给模型。
input.json（节选）
{
"records": [
{
"id": "A1",
"text": "松桥路18号，2栋，501室"
},
{
"id": "A2",
"text": "北岸街，3栋，门牌未提供"
},
{
"id": "A3",
"text": "青禾路7号\n1栋\n102室"
}
]
}
实际输入、原始文件和本例操作约束的浏览器截图
2. 按顺序完成这项具体操作
本次实际使用Python 3.14，依赖版本固定在资料包。需要LibreOffice或Node的案例请先按README安装对应运行时。python run.py读取真实旧响应完成本地处理；只有显式--live才发新请求。
- 1. 查看 source-records.csv 中三条地址，标出道路门号、楼栋和房间号；A2明确未提供房间信息，A3包含真实换行。
- 2. 让 apizt 提取 id、street、building、door；street包含原道路门号，building保留X栋，缺失door返回 null。
- 3. 逐字段回查源记录：每个非空道路、楼栋、房间号都必须能在对应原文中找到，不能新增邮编或推测房间号。
- 4. 读取 addresses.csv，检查A1与A3的字段拆分；核对输出记录仍通过id关联原始CSV，而非靠地址文字相似度合并。
- 5. 检查A2的 door 为空且列入待核范围；跨行地址可以正确拆分，缺失字段仍交给人工补充，不用其他地址的数字填上。
独立练习目录 · 默认仅离线复核
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python run.py3. 对照真正发送的请求
只处理给定原创虚构材料，只输出JSON。提取每条地址的id、street（包含道路门号如松桥路18号）、building（X栋）、door（房间号X室）；door未提供必须null；不猜邮编。 输出结构：{"addresses": [{"id": "string", "street": "string", "building": "string", "door": "string"}]}
网页实验台只执行这一步模型字段检查。原生文件写入、坐标/公式/格式回读及负例验收由下载包负责。
request-1.json（图片Base64省略，原文件在下载包）
{
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "严格只输出单个JSON对象，不要Markdown代码围栏，不要解释。只处理给定原创虚构材料，只输出JSON。提取每条地址的id、street（包含道路门号如松桥路18号）、building（X栋）、door（房间号X室）；door未提供必须null；不猜邮编。 输出结构：{\"addresses\": [{\"id\": \"string\", \"street\": \"string\", \"building\": \"string\", \"door\": \"string\"}]}"
},
{
"role": "user",
"content": "任务约束（只输出JSON对象，不用代码围栏）：\n只处理给定原创虚构材料，只输出JSON。提取每条地址的id、street（包含道路门号如松桥路18号）、building（X栋）、door（房间号X室）；door未提供必须null；不猜邮编。 输出结构：{\"addresses\": [{\"id\": \"string\", \"street\": \"string\", \"building\": \"string\", \"door\": \"string\"}]}\n待处理合成材料：\n{\"records\": [{\"id\": \"A1\", \"text\": \"松桥路18号，2栋，501室\"}, {\"id\": \"A2\", \"text\": \"北岸街，3栋，门牌未提供\"}, {\"id\": \"A3\", \"text\": \"青禾路7号\\n1栋\\n102室\"}]}"
}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 1024,
"provider": {
"sort": "success_rate"
},
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}4. 查看原生处理代码与实际文件
下面节选来自本次实际执行的workflow.py分支，需要结合完整脚本运行。模型输出不能代替文件解析器或业务验算。
具体产物：addresses.csv、result.json、checks.json、preview.html。
workflow.py · 本例分支节选
rows = output['addresses']
source = {r['id']: r['text'] for r in data['records']}
check('未给门牌保持null', next((r for r in rows if r['id'] == 'A2'))['door'] is None)
check('所有非空片段可回查原文', all((str(r[k]) in source[r['id']] for r in rows for k in ['street', 'building', 'door'] if r.get(k) is not None)))
cout('addresses.csv', rows)
result = {'addresses': rows, 'review_ids': ['A2']}5. 对照真实结果和检查表
实测2026-10-25T07:48:11.185572+00:00，HTTP200；请求gemini-2.5-flash-lite，返回gemini-2.5-flash-lite。本次4/4项检查通过，指本例执行及验收机制通过，不代表所有模型字段零误差。
最后一次返回用量390tokens；1份尝试记录的已知用量合计390。失败记录保留，用量缺失不按0计，本文不推算实际金额。
| 实际检查 | 结果 |
|---|---|
| 真实apizt API响应HTTP200 | 通过 |
| 模型结构化事实与原始材料一致 | 通过 |
| 未给门牌保持null | 通过 |
| 所有非空片段可回查原文 | 通过 |
- 实际检查
- 真实apizt API响应HTTP200
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 模型结构化事实与原始材料一致
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 未给门牌保持null
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 所有非空片段可回查原文
- 结果
- 通过
result.json · 原生处理后实际结果
{
"addresses": [
{
"id": "A1",
"street": "松桥路18号",
"building": "2栋",
"door": "501室"
},
{
"id": "A2",
"street": "北岸街",
"building": "3栋",
"door": null
},
{
"id": "A3",
"street": "青禾路7号",
"building": "1栋",
"door": "102室"
}
],
"review_ids": [
"A2"
]
}
本例实际产物与原始响应的浏览器截图；本地检查和模型答案分开记录
6. 替换输入前，先确认这些边界
本例只验证合成材料和本地原生文件；不连接真实客户数据，不代表第三方SaaS已运行。
修改材料后应重新制定事实断言和反例。识别错误率、混淆矩阵或拒答类教程允许保留模型实际错误；检查通过指计算和处理正确。没有调用视频模型。
怎样确认已经完成
- 真实apizt API响应HTTP200
- 模型结构化事实与原始材料一致
- 未给门牌保持null
- 所有非空片段可回查原文
常见问题
AI 地址拆分 表格怎么开始？
查看 source-records.csv 中三条地址，标出道路门号、楼栋和房间号；A2明确未提供房间信息，A3包含真实换行。按本页顺序继续，先用下载包离线重放，再替换自己的材料。
网页试跑和下载包有什么区别？
网页只复跑模型字段，不生成全部原生文件；资料包包含实际原生处理和本地验收。
这次通过结果适用于其他材料吗？
本例只验证合成材料和本地原生文件；不连接真实客户数据，不代表第三方SaaS已运行。