本文介绍了如何利用GPT-3和NodeJS从PDF发票中提取信息，如发票号码、日期和金额。通过OpenAI的API，结合提示和完成概念，实现了对PDF内容的智能解析。同时，文章提到了不同类型的GPT-3模型，如达芬奇、居里等，以及在实现过程中所用到的参数设置，如响应长度、温度等。最后，展示了创建NodeJS函数和Workato食谱的流程，成功实现了自动化信息提取。
我一直在大声思考是否有一种简单的方法可以从 PDF 发票文件中提取或解析信息。像发票号码、日期、账单和金额一样，并获取这些信息以进行进一步的自动化处理。我不想使用市场上现成的发票文档解析器。我想从头开始构建，我可以进一步自定义和修改，它应该很容易与 Workato 集成。
在进一步阅读了 OpenAI 的 GPT-3 之后，我想为什么不尝试一下看看结果呢？
在本教程中，我想分享我使用 GPT-3 和 Workato 从 PDF 文件中提取发票编号、发票日期和总金额所做的工作。
从上面的示例 PDF 文档中，我想提取以下内容：
发票号码：124567AB
发票日期：04/05/2022
总金额：SGD 7000
什么是 GPT-3？
Generative Pre-trained Transformer Version 3 (GPT-3) 是来自OpenAI的通用 NLP 系统。GPT-3 使用由来自互联网、书籍和其他来源的文本组成的海量数据集进行训练，其中包含大约 570 亿个单词和 1750 亿个参数。任何人都可以使用 GPT-3 访问 OpenAI。要使用 API，您只需传入文本并返回文
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