MOI 解析邮件与 PDF、Excel 附件，抽取物料、数量和状态等 RFQ 字段，完成码表映射、人工校验与 SQL Server 入库。
该企业是航空航材 MRO（维护、维修与大修）服务商，为航司与运营方提供航材供应与维修支持，日常需处理大量航材询价与技术规格匹配工作。
航材供应链的日常节奏由询价驱动：客户发来需要的物料清单，供应商需要尽快返回可供性与报价。
询价信息几乎不以结构化形式到达。它藏在邮件正文里，藏在往来邮件链的上下文中，藏在 PDF 与 Excel 附件里——而这些附件的排版每家客户都不一样。
一份询价单可能包含上百行物料，每行需要抽取件号、数量、状态（新件、翻修件、可用件）等十项左右的关键字段。业务员手工逐行录入，既慢又容易出错，而航材领域的一个件号录错，后果直接体现在适航与安全上。
同时，客户使用的物料描述与企业内部航材主数据的口径并不一致，同一个件号在不同客户的表述里可能完全不同，需要做码表映射才能进入业务系统。
MOI 从邮件（EML）及其附件入手，同时处理正文与 PDF、Excel 多种格式的询价单，把询价信息抽取为结构化字段。
解析采用规则与大模型协同：格式规整、位置固定的部分由规则处理，保证确定性；排版多变、需要理解上下文的部分交给大模型。两者的分工避免了「全靠大模型」带来的不稳定，也避免了「全靠规则」在遇到新客户模板时失效。
抽取出的十项关键业务字段随后完成码表映射，把客户口径对齐到企业航材主数据。超过一百行的大表分批处理，避免单次上下文过长导致的抽取质量下降。
映射结果先经人工校验，确认无误后事务化写入 SQL Server 业务系统——解析环节做的是提取和建议，入库这一步始终有人负责。
询价从邮件到业务系统的链路被打通，业务员不再逐行手工录入上百行物料清单，询价响应周期显著缩短。
码表映射把客户口径统一到航材主数据，报价的物料基准在不同客户、不同业务员之间保持一致。
结构化的询价数据入库后，供应商比选与历史报价对比有了可用的数据基础，而不再依赖翻找邮件。
适航与合规要求在字段校验环节前置识别，问题在报价阶段暴露，而不是在交付阶段。