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本文记录了一个真实的企业级 RPA 项目开发过程——信息批量查询系统。项目核心难点在于**验证码的自动识别与点击**，我们通过引入**通义千问视觉大模型**实现了验证码的智能识别，并深入解决了 Mac Retina 屏幕下的**坐标转换**、**iframe 嵌套**、**持久化登录**等一系列工程难题。全文约 10800字，适合对 RPA、Selenium、LLM 视觉应用感兴趣的开发者。

RAGFlow是目前最火的开源 RAG 引擎之一，由 InfiniFlow 团队开发，GitHub Star 数已突破 40K+。它不仅支持深度文档解析、知识库管理，还提供了强大的可视化智能体（Agent）编排功能——拖拖拽拽就能搭建复杂的 AI 工作流。本文记录了我在 macOS（Apple Silicon M系列芯片）上完整部署 RAGFlow v0.23 的全过程，包括遇到的 7 个关键坑点

在实际业务场景下，合同等的自动识别是刚需。很多团队已经用通义千问在 PDF 保函 上做到 90% 以上的结构化提取准确率，但一旦换成“截图、拍照、扫描件”等 图片格式，效果却明显下滑。为什么同一份保函，从 PDF 变成图片，大模型就“犯糊涂”了？本文从「是什么、为什么、怎么办」三个维度拆解这一问题：首先区分 PDF 识别=阅读理解，而图片识别是 先观察再阅读；接着分析图片场景中，OCR 误差、版面