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MGeo与RPA结合：UiPath调用地址匹配服务自动化填表

引言：从地址模糊匹配到流程自动化的现实需求

在企业级数据处理场景中，地址信息的标准化与实体对齐是数据清洗、客户主数据管理（MDM）、物流调度等业务的核心前置环节。然而，中文地址存在表述多样、缩写习惯差异大、行政区划层级不一致等问题，例如“北京市朝阳区建国路88号”与“北京朝阳建国路88号”虽指向同一位置，但字符串层面差异显著，传统字符串匹配方法难以应对。

MGeo作为阿里开源的中文地址相似度识别模型，基于深度语义理解技术，在地址实体对齐任务上表现出高准确率和强鲁棒性。与此同时，企业在日常运营中仍存在大量重复性表单填写工作，依赖人工核对地址并录入系统效率低下且易出错。本文将介绍如何将MGeo地址匹配能力封装为API服务，并通过UiPath RPA平台调用该服务，实现跨系统地址信息自动比对与精准填表的端到端自动化。

本实践属于典型的实践应用类技术文章，聚焦于MGeo与RPA的技术整合路径，提供可落地的部署方案、接口封装逻辑及UiPath集成代码示例。

MGeo简介：专为中文地址设计的语义匹配引擎

核心能力与技术背景

MGeo全称为“MGeo地址相似度匹配实体对齐-中文-地址领域”，是由阿里巴巴达摩院推出的一款面向中文地理文本的预训练语义匹配模型。其核心目标是在海量非结构化或半结构化地址数据中，识别出指向同一物理位置的不同表达形式，完成“实体对齐”。

相比通用语义模型（如BERT-base），MGeo在训练阶段引入了大量真实场景下的地址对样本，并融合了行政区划知识图谱、POI先验信息以及地理位置编码（GeoID）约束，使其在以下方面表现突出：

• ✅ 对省市区层级缺失或错序具有容忍度
• ✅ 能识别别名、俗称与正式名称之间的映射关系（如“国贸” ↔ “建国门外大街”）
• ✅ 支持细粒度相似度打分（0~1区间），便于设置阈值进行决策

技术类比：可以将MGeo理解为“中文地址领域的Levenshtein Distance+GIS知识增强版”，它不仅看字符重合度，更懂“哪里是哪里”。

本地部署MGeo推理服务

要实现RPA调用，首先需将MGeo模型部署为本地HTTP服务。以下是基于Docker镜像的快速部署流程（适用于NVIDIA 4090D单卡环境）。

环境准备与启动步骤

# 1. 启动容器（假设已拉取官方镜像） docker run -it --gpus all -p 8080:8080 -v /host/workspace:/root/workspace mgeo:latest # 2. 进入容器后依次执行： conda activate py37testmaas cp /root/推理.py /root/workspace # 复制脚本至工作区便于调试 cd /root/workspace python 推理.py

推理.py文件包含模型加载与Flask轻量级API封装逻辑。关键部分如下：

# 推理.py 核心代码片段 from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification app = Flask(__name__) # 加载MGeo模型与分词器 MODEL_PATH = "/root/mgeo-model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_PATH) model.eval().cuda() @app.route("/match", methods=["POST"]) def address_match(): data = request.json addr1 = data.get("address1") addr2 = data.get("address2") if not addr1 or not addr2: return jsonify({"error": "缺少地址字段"}), 400 # 编码输入 inputs = tokenizer( addr1, addr2, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt" ).to("cuda") # 前向推理 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) prob = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)[0][1].item() # 正类概率 return jsonify({ "address1": addr1, "address2": addr2, "similarity_score": round(prob, 4), "is_match": bool(prob > 0.85) # 阈值可配置 }) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

✅说明： - 使用transformers框架加载HuggingFace格式模型 - 输出为JSON结构，包含相似度分数与是否匹配的布尔判断 - 默认匹配阈值设为0.85，可根据业务需求调整

部署成功后，可通过curl测试接口：

curl -X POST http://localhost:8080/match \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"address1":"北京市海淀区中关村大街1号","address2":"北京海淀中关村大街1号"}'

预期返回：

{ "address1": "北京市海淀区中关村大街1号", "address2": "北京海淀中关村大街1号", "similarity_score": 0.9632, "is_match": true }

UiPath集成：构建自动化地址校验机器人

技术选型理由

选择UiPath作为RPA工具，主要基于以下优势：

| 维度 | 说明 | |------|------| |易用性| 可视化流程设计器降低开发门槛 | |系统兼容性| 支持Web、桌面、SAP等多种UI交互方式 | |REST API支持| 内置HTTP请求活动，轻松对接外部服务 | |异常处理机制| 提供完善的Try-Catch与日志追踪能力 |

相较于Python脚本+定时任务的方式，UiPath更适合处理涉及多系统跳转、需模拟用户操作的复杂填表场景。

自动化流程设计思路

设想一个典型业务场景：

客服系统收到客户提交的维修申请表，其中包含原始地址；需将其与CRM系统中的注册地址进行比对，若高度相似则自动填充工单系统，否则标记为“待人工确认”。

流程分为四个阶段：

1. 数据提取：从Excel或网页表单读取原始地址A与CRM地址B
2. 调用MGeo服务：发送HTTP POST请求获取相似度评分
3. 条件判断：根据得分决定后续路径（自动填表 or 转人工）
4. 系统录入：若匹配成功，自动登录工单系统填写信息

UiPath关键实现步骤与代码逻辑

步骤1：定义变量与参数

在UiPath Studio中定义以下变量：

| 变量名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| |addr1| String | 来源系统的原始地址 | |addr2| String | CRM中的标准地址 | |score| Double | 接收MGeo返回的相似度分数 | |isMatch| Boolean | 匹配结果标志位 | |requestBody| JObject | 构造的JSON请求体 | |responseJson| JObject | 解析返回的JSON响应 |

步骤2：构造并发送HTTP请求

使用HTTP Request活动发起POST调用：

• Method: POST
• URI:http://localhost:8080/match
• Content Type:application/json
• Body (Expression):

JObject.FromObject(New With { Key address1 = addr1, Key address2 = addr2 }).ToString()

步骤3：解析响应并做逻辑分支

使用Deserialize JSON活动将响应转换为对象，然后提取关键字段：

score = Convert.ToDouble(responseJson("similarity_score").ToString()) isMatch = CBool(responseJson("is_match").ToString())

接着使用Decision活动判断：

isMatch == True And score >= 0.85

• 若为真 → 执行自动填表流程
• 若为假 → 发送邮件通知人工审核

步骤4：自动化填表（以Web系统为例）

假设目标工单系统为Web应用，使用Type Into或Set Text活动填写表单字段：

Browser -> Navigate to "https://ticket-system.example.com/new" Input Field (Address) -> Type into with value: addr2 # 使用标准地址填写 Checkbox (AutoVerified) -> Check if isMatch

同时记录日志：

"地址匹配完成 | Score: " + score.ToString("F4") + " | Result: " + If(isMatch, "自动通过", "转人工")

实践难点与优化建议

实际落地中的常见问题

| 问题 | 原因分析 | 解决方案 | |------|----------|-----------| |模型响应延迟高| GPU资源不足或批处理未启用 | 升级显存、启用batch inference | |网络连接超时| RPA机器与MGeo服务跨网络 | 部署在同一内网，设置合理Timeout（建议30s） | |地址预处理缺失| 输入含特殊符号或乱码 | 在UiPath中增加清洗步骤（正则替换） | |阈值误判| 固定阈值无法适应所有区域 | 引入动态阈值策略（如一线城市放宽至0.8） |

性能优化建议

1. 批量处理模式：对于大批量地址匹配任务，修改MGeo服务支持批量输入（batch_size=16~32），显著提升吞吐量。
2. 缓存高频地址对：使用Redis缓存历史匹配结果，避免重复计算。
3. 异步调用机制：在UiPath中使用Invoke Code调用C#异步方法，防止阻塞主线程。
4. 日志与监控：记录每次调用的耗时、成功率，用于后期分析与模型迭代。

完整自动化流程图示

[开始] ↓ 读取原始地址 & CRM标准地址 ↓ 清洗地址（去空格、去标点） ↓ → 调用MGeo API 获取相似度 ← ↓ 判断 score ≥ 0.85 ? ├─ 是 → 自动填写工单系统 → 标记为“已验证” └─ 否 → 添加至待审队列 → 邮件通知管理员 ↓ [结束]

总结：打通AI能力与业务流程的最后一公里

本文展示了如何将前沿的NLP模型MGeo与成熟的RPA平台UiPath深度融合，解决企业中常见的地址信息不一致导致的手动核对难题。通过三步走策略——模型本地化部署 → REST API封装 → UiPath集成调用——实现了从AI能力到业务价值的闭环转化。

核心实践经验总结

AI不是终点，而是自动化链条中的智能节点。真正创造价值的是将模型嵌入具体业务流，替代低效人工判断。

• ✅MGeo的价值在于“懂中文地址”：相比规则引擎，其语义理解能力大幅降低漏匹配率；
• ✅RPA是AI落地的桥梁：无需改造原有系统，即可让AI参与决策；
• ✅端到端自动化≠全自动：合理设计“人机协同”机制，保障异常情况可控。

下一步建议

1. 将MGeo服务容器化（Docker + Kubernetes），提升可用性；
2. 结合OCR技术，扩展至发票、快递单等纸质文档地址提取场景；
3. 在UiPath流程中接入企业微信/钉钉机器人，实现实时状态推送。

通过持续迭代，该方案可推广至供应链管理、门店选址分析、反欺诈地址核验等多个高价值场景，成为企业数字化转型中的“智能基础设施”之一。