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在电商和物流领域，有一个不起眼但极其耗时的痛点：将复杂的地址格式正确的输入到物流系统固定的字段中。客户发来的地址格式千奇百怪，有时是逗号分隔，有时连成一行，顺序也完全随机，经常还缺少省份或州等关键信息。 本文我想分享我是如何构建 Auto Address 的，这是一个利用 Azure OpenAI 的强大能力来解决这个问题的 Chrome 及 Edge 浏览器扩展插件，其界面和使用方式及其简单。 问题：非结构化数据 想象一下收到这段文本： “张三 13800138000 广东省深圳市南山区科技园南区R2-B三楼” 为了发货，你需要将其拆解为： 姓名: 张三 电话: 13800138000 地址: 科技园南区R2-B三楼 城市: 深圳市 省份: 广东省 国家: 中国 手动处理成百上千个订单既繁琐又容易出错。正则表达式（Regex）可以处理某些情况，但当格式变化或用户有错别字时，它们往往无能为力。 解决方案：LLM 作为解析器 像 Azure OpenAI（如：GPT-4 或 GPT-5）这样的大语言模型在理解上下文方面表现出色。它们能区分街道名称和城市名称，不是因为死板的规则，而是因为它们理解地址的语义。 我选择 Azure OpenAI 进行此项目主要有两个原因： 企业级隐私：发送到 Azure OpenAI 的数据不会用于训练公共模型。 可靠性：稳定的正常运行时间和性能。 技术揭秘：它是如何工作的 插件的核心逻辑出奇地简单。它获取用户的输入，并将其连同一组非常具体的指令发送到 Azure OpenAI API。 1. System Prompt (系统提示词) “魔法”在于系统提示词。我们需要确切地告诉模型要做什么，更重要的是，如何格式化输出。 这是代码中实际使用的提示词： { role: "system", content: "You are an address parser. Return ONLY a raw JSON object (no markdown code blocks) with keys: name, province, city, address, zip_code, country....