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Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

- 在RAGService中添加_disabled标志，临时禁用所有RAG功能
- 添加详细的日志记录，便于调试和监控被跳过的操作
- 在TableRAGService中同样添加禁用机制，避免索引构建

refactor(file): 更新.gitignore忽略日志目录

- 添加**/logs/到.gitignore文件中

docs(plan): 添加比赛备赛规划文档

- 创建完整的比赛备赛规划文档，包含功能清单和待办事项
- 记录已完成功能和核心缺失模块，便于项目跟踪

chore(excel): 添加Q&A参考文件

- 添加Q&A.xlsx作为参考文档，包含比赛相关问题解答
---
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 5 files changed, 267 insertions(+), 14 deletions(-)
 create mode 100644 Q&A.xlsx
 create mode 100644 比赛备赛规划.md

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literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/backend/app/services/rag_service.py b/backend/app/services/rag_service.py
index 2264b11..3855180 100644
--- a/backend/app/services/rag_service.py
+++ b/backend/app/services/rag_service.py
@@ -36,9 +36,15 @@ class RAGService:
         self._dimension: int = 0
         self._initialized = False
         self._persist_dir = settings.FAISS_INDEX_DIR
+        # 临时禁用 RAG API 调用，仅记录日志
+        self._disabled = True
+        logger.info("RAG 服务已禁用（_disabled=True），仅记录索引操作日志")
 
     def _init_embeddings(self):
         """初始化嵌入模型"""
+        if self._disabled:
+            logger.debug("RAG 已禁用，跳过嵌入模型初始化")
+            return
         if self.embedding_model is None:
             # 使用轻量级本地模型，避免网络问题
             model_name = 'all-MiniLM-L6-v2'
@@ -90,6 +96,10 @@ class RAGService:
         sample_values: Optional[List[str]] = None
     ):
         """将字段信息索引到向量数据库"""
+        if self._disabled:
+            logger.info(f"[RAG DISABLED] 字段索引操作已跳过: {table_name}.{field_name}")
+            return
+
         if not self._initialized:
             self._init_vector_store()
 
@@ -117,6 +127,10 @@ class RAGService:
         metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None
     ):
         """将文档内容索引到向量数据库"""
+        if self._disabled:
+            logger.info(f"[RAG DISABLED] 文档索引操作已跳过: {doc_id}")
+            return
+
         if not self._initialized:
             self._init_vector_store()
 
@@ -154,6 +168,10 @@ class RAGService:
 
     def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
         """根据查询检索相关文档"""
+        if self._disabled:
+            logger.info(f"[RAG DISABLED] 检索操作已跳过: query={query}, top_k={top_k}")
+            return []
+
         if not self._initialized:
             self._init_vector_store()
 
@@ -186,6 +204,9 @@ class RAGService:
 
     def get_vector_count(self) -> int:
         """获取向量总数"""
+        if self._disabled:
+            logger.info("[RAG DISABLED] get_vector_count 返回 0")
+            return 0
         if self.index is None:
             return 0
         return self.index.ntotal
@@ -243,6 +264,9 @@ class RAGService:
 
     def clear(self):
         """清空所有索引"""
+        if self._disabled:
+            logger.info("[RAG DISABLED] clear 操作已跳过")
+            return
         self._init_vector_store()
         if self.index is not None:
             self.index.reset()
diff --git a/backend/app/services/table_rag_service.py b/backend/app/services/table_rag_service.py
index d3f5e68..d2a9dd0 100644
--- a/backend/app/services/table_rag_service.py
+++ b/backend/app/services/table_rag_service.py
@@ -30,6 +30,9 @@ class TableRAGService:
         self.llm = llm_service
         self.rag = rag_service
         self.excel_storage = excel_storage_service
+        # 临时禁用 RAG 索引构建
+        self._disabled = True
+        logger.info("TableRAG 服务已禁用（_disabled=True），仅记录索引操作日志")
 
     def _extract_sheet_names_from_xml(self, file_path: str) -> List[str]:
         """
@@ -389,13 +392,16 @@ class TableRAGService:
                         all_fields=all_fields_data
                     )
 
-                    # 存入 RAG
-                    self.rag.index_field(
-                        table_name=table_name,
-                        field_name=col,
-                        field_description=description,
-                        sample_values=[str(v) for v in sample_values[:5]]
-                    )
+                    # 存入 RAG（如果未禁用）
+                    if self._disabled:
+                        logger.info(f"[RAG DISABLED] 字段索引已跳过: {table_name}.{col}")
+                    else:
+                        self.rag.index_field(
+                            table_name=table_name,
+                            field_name=col,
+                            field_description=description,
+                            sample_values=[str(v) for v in sample_values[:5]]
+                        )
 
                     indexed_count += 1
                     results["indexed_fields"].append({
@@ -526,13 +532,16 @@ class TableRAGService:
                         all_fields=all_fields_data
                     )
 
-                    # 存入 RAG
-                    self.rag.index_field(
-                        table_name=table_name,
-                        field_name=col,
-                        field_description=description,
-                        sample_values=[str(v) for v in col_values[:5]]
-                    )
+                    # 存入 RAG（如果未禁用）
+                    if self._disabled:
+                        logger.info(f"[RAG DISABLED] 文档表格字段索引已跳过: {table_name}.{col}")
+                    else:
+                        self.rag.index_field(
+                            table_name=table_name,
+                            field_name=col,
+                            field_description=description,
+                            sample_values=[str(v) for v in col_values[:5]]
+                        )
 
                     indexed_count += 1
                     results["indexed_fields"].append({
diff --git a/比赛备赛规划.md b/比赛备赛规划.md
new file mode 100644
index 0000000..bcb48fd
--- /dev/null
+++ b/比赛备赛规划.md
@@ -0,0 +1,219 @@
+# 比赛备赛规划文档
+
+## 一、赛题核心理解
+
+### 1.1 赛题名称
+**A23 - 基于大语言模型的文档理解与多源数据融合**
+参赛院校：金陵科技学院
+
+### 1.2 核心任务
+1. **文档解析**：解析 docx/md/xlsx/txt 四种格式的源数据文档
+2. **模板填写**：根据模板表格要求，从源文档中提取数据填写到 Word/Excel 模板
+3. **准确率与速度**：准确率优先，速度作为辅助评分因素
+
+### 1.3 评分规则
+| 要素 | 说明 |
+|------|------|
+| 准确率 | 填写结果与样例表格对比的正确率 |
+| 响应时间 | 从导入文档到得到结果的时间 ≤ 90s × 文档数量 |
+| 评测方式 | 赛方提供空表格模板 + 样例表格（人工填写），系统自动填写后对比 |
+
+### 1.4 关键Q&A摘录
+
+| 问题 | 解答要点 |
+|------|----------|
+| Q2: 模板与文档的关系 | 前2个表格只涉及1份文档；第3-4个涉及多份文档；第5个涉及大部分文档（从易到难） |
+| Q5: 响应时间定义 | 从导入文档到最终得到结果的时间 ≤ 90s × 文档数量 |
+| Q7: 需要读取哪些文件 | 每个模板只读取指定的数据文件，不需要读取全部 |
+| Q10: 部署方式 | 不要求部署到服务器，本地部署即可 |
+| Q14: 模板匹配 | 模板已指定数据文件，不需要算法匹配 |
+| Q16: 数据库存储 | 可跳过，不强制要求 |
+| Q20: 创新点 | 不用管，随意发挥 |
+| Q21: 填写依据 | 按照测试表格模板给的提示词进行填写 |
+
+---
+
+## 二、已完成功能清单
+
+### 2.1 后端服务 (`backend/app/services/`)
+
+| 服务文件 | 功能状态 | 说明 |
+|----------|----------|------|
+| `file_service.py` | ✅ 已完成 | 文件上传、保存、类型识别 |
+| `excel_storage_service.py` | ✅ 已完成 | Excel 存储到 MySQL，支持 XML 回退解析 |
+| `table_rag_service.py` | ⚠️ 已禁用 | RAG 索引构建（当前禁用，仅记录日志） |
+| `llm_service.py` | ✅ 已完成 | LLM 调用、流式输出、多模型支持 |
+| `markdown_ai_service.py` | ✅ 已完成 | Markdown AI 分析、分章节提取、流式输出、图表生成 |
+| `excel_ai_service.py` | ✅ 已完成 | Excel AI 分析 |
+| `visualization_service.py` | ✅ 已完成 | 图表生成（matplotlib） |
+| `rag_service.py` | ⚠️ 已禁用 | FAISS 向量检索（当前禁用） |
+| `prompt_service.py` | ✅ 已完成 | Prompt 模板管理 |
+| `text_analysis_service.py` | ✅ 已完成 | 文本分析 |
+| `chart_generator_service.py` | ✅ 已完成 | 图表生成服务 |
+| `template_fill_service.py` | ❌ 未完成 | 模板填写服务 |
+
+### 2.2 API 接口 (`backend/app/api/endpoints/`)
+
+| 接口文件 | 路由 | 功能状态 |
+|----------|------|----------|
+| `upload.py` | `/api/v1/upload/excel` | ✅ Excel 文件上传与解析 |
+| `documents.py` | `/api/v1/documents/*` | ✅ 文档管理（列表、删除、搜索） |
+| `ai_analyze.py` | `/api/v1/analyze/*` | ✅ AI 分析（Excel、Markdown、流式） |
+| `rag.py` | `/api/v1/rag/*` | ⚠️ RAG 检索（当前返回空） |
+| `tasks.py` | `/api/v1/tasks/*` | ✅ 异步任务状态查询 |
+| `templates.py` | `/api/v1/templates/*` | ✅ 模板管理 |
+| `visualization.py` | `/api/v1/visualization/*` | ✅ 可视化图表 |
+| `health.py` | `/api/v1/health` | ✅ 健康检查 |
+
+### 2.3 前端页面 (`frontend/src/pages/`)
+
+| 页面文件 | 功能 | 状态 |
+|----------|------|------|
+| `Documents.tsx` | 主文档管理页面 | ✅ 已完成 |
+| `ExcelParse.tsx` | Excel 解析页面 | ✅ 已完成 |
+
+### 2.4 文档解析能力
+
+| 格式 | 解析状态 | 说明 |
+|------|----------|------|
+| Excel (.xlsx/.xls) | ✅ 已完成 | pandas + XML 回退解析 |
+| Markdown (.md) | ✅ 已完成 | 正则 + AI 分章节 |
+| Word (.docx) | ❌ 未完成 | 尚未实现 |
+| Text (.txt) | ❌ 未完成 | 尚未实现 |
+
+---
+
+## 三、待完成功能（核心缺块）
+
+### 3.1 模板填写模块（最优先）
+
+**这是比赛的核心评测功能，必须完成。**
+
+```
+用户上传模板表格(Word/Excel)
+         ↓
+解析模板，提取需要填写的字段和提示词
+         ↓
+根据模板指定的源文档列表读取源数据
+         ↓
+AI 根据字段提示词从源数据中提取信息
+         ↓
+将提取的数据填入模板对应位置
+         ↓
+返回填写完成的表格
+```
+
+**需要实现**：
+- [ ] `template_fill_service.py` - 模板填写核心服务
+- [ ] Word 模板解析 (`docx_parser.py` 需新建)
+- [ ] Text 模板解析 (`txt_parser.py` 需新建)
+- [ ] 模板字段识别与提示词提取
+- [ ] 多文档数据聚合与冲突处理
+- [ ] 结果导出为 Word/Excel
+
+### 3.2 Word 文档解析
+
+**当前状态**：仅有框架，尚未实现具体解析逻辑
+
+**需要实现**：
+- [ ] `docx_parser.py` - Word 文档解析器
+- [ ] 提取段落文本
+- [ ] 提取表格内容
+- [ ] 提取关键信息（标题、列表等）
+
+### 3.3 Text 文档解析
+
+**需要实现**：
+- [ ] `txt_parser.py` - 文本文件解析器
+- [ ] 编码自动检测
+- [ ] 文本清洗
+
+### 3.4 文档模板匹配（已有框架）
+
+根据 Q&A，模板已指定数据文件，不需要算法匹配。当前已有上传功能，需确认模板与数据文件的关联逻辑是否完善。
+
+---
+
+## 四、参赛材料准备
+
+### 4.1 必交材料
+
+| 材料 | 要求 | 当前状态 | 行动项 |
+|------|------|----------|--------|
+| 项目概要介绍 | PPT 格式 | ❌ 待制作 | 制作 PPT |
+| 项目简介 PPT | - | ❌ 待制作 | 制作 PPT |
+| 项目详细方案 | 文档 | ⚠️ 部分完成 | 完善文档 |
+| 项目演示视频 | - | ❌ 待制作 | 录制演示视频 |
+| 训练素材说明 | 来源说明 | ⚠️ 已有素材 | 整理素材文档 |
+| 关键模块设计文档 | 概要设计 | ⚠️ 已有部分 | 完善文档 |
+| 可运行 Demo | 核心代码 | ✅ 已完成 | 打包可运行版本 |
+
+### 4.2 Demo 提交要求
+
+根据 Q&A：
+- 可以只提交核心代码，不需要完整运行环境
+- 现场答辩可使用自带笔记本电脑
+- 需要提供部署和运行说明（README）
+
+---
+
+## 五、测试验证计划
+
+### 5.1 使用现有测试数据
+
+```
+docs/test/
+├── 2023年文化和旅游发展统计公报.md
+├── 2024年卫生健康事业发展统计公报.md
+├── 第三次全国工业普查主要数据公报.md
+```
+
+### 5.2 模板填写测试流程
+
+1. 准备一个 Word/Excel 模板表格
+2. 指定源数据文档
+3. 上传模板和文档
+4. 执行模板填写
+5. 检查填写结果准确率
+6. 记录响应时间
+
+### 5.3 性能目标
+
+| 指标 | 目标 | 当前状态 |
+|------|------|----------|
+| 信息提取准确率 | ≥80% | 需测试验证 |
+| 单次响应时间 | ≤90s × 文档数 | 需测试验证 |
+
+---
+
+## 六、工作计划（建议）
+
+### 第一优先级：模板填写核心功能
+- 完成 Word 文档解析
+- 完成模板填写服务
+- 端到端测试验证
+
+### 第二优先级：Demo 打包与文档
+- 制作项目演示 PPT
+- 录制演示视频
+- 完善 README 部署文档
+
+### 第三优先级：测试优化
+- 使用真实测试数据进行准确率测试
+- 优化响应时间
+- 完善错误处理
+
+---
+
+## 七、注意事项
+
+1. **创新点**：根据 Q&A，不必纠结创新点数量限制
+2. **数据库**：不强制要求数据库存储，可跳过
+3. **部署**：本地部署即可，不需要公网服务器
+4. **评测数据**：初赛仅使用目前提供的数据
+5. **RAG 功能**：当前已临时禁用，不影响核心评测功能
+
+---
+
+*文档版本: v1.0*
+*最后更新: 2026-04-08*
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