可借助AI工具自动化分类文件：一、用Dropbox Desktop或TagSpaces等本地AI工具启用自动识别；二、用Python调用OWL-ViT和DistilBERT模型批量标注；三、用Power Automate+Azure AI Builder实现云侧高精度识别与自动归档。
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如果您希望快速整理电脑中堆积如山的文档、图片和下载文件，但又不愿手动逐个归类，则可以借助AI工具实现自动化分类。以下是具体操作步骤：
一、选择支持AI分类的本地文件管理工具
该方法依赖于具备机器学习模型的桌面应用，能自动识别文件内容类型（如合同、发票、截图、简历等），无需上传至云端即可完成本地分析。
1、访问官网下载Dropbox Desktop或TagSpaces，二者均内置AI驱动的智能标签与分类功能。
2、安装完成后启动软件，在设置中启用“自动内容识别”和“智能文件分组”选项。
3、将待整理的文件夹拖入软件主界面，系统将在后台扫描并提取文本、图像特征。
二、使用Python脚本调用开源AI模型批量标注
该方法适用于熟悉基础编程的用户，通过轻量级视觉与NLP模型对文件名、元数据及内容片段进行推理，生成分类标签并重命名移动。
1、在终端中执行命令安装必要库：pip install transformers python-magic pillow。
2、创建Python脚本，加载google/owlvit-base-patch32用于图像分类，distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english用于文本摘要判断。
3、遍历目标目录，对每个PDF提取前两页文本，对每张JPG调用OWL-ViT识别主体对象，综合输出类别如“会议纪要”“产品截图”“个人证件”。
三、配置Windows Power Automate + Azure AI Builder流程
该方法利用微软低代码平台连接本地文件系统与云侧AI服务，适合企业环境或需高准确率识别的场景。
1、在Power Automate Desktop中新建流程，添加“获取文件列表”动作，指定源路径为“Downloads”文件夹。
2、为每个文件添加“调用AI Builder模型”动作，选择已训练好的“文档类型识别”自定义模型，输入文件路径与临时OCR文本。
3、根据AI返回的置信度结果，设置条件分支：当分类为“发票”且置信度＞85%时，自动移入“财务/发票”子目录并重命名为“发票_日期_供应商”。
