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backend/app/api/endpoints/ai_analyze.py

@@ -216,9 +216,12 @@ async def analyze_markdown(
             return result
 
         finally:
-            # 清理临时文件
-            if os.path.exists(tmp_path):
-                os.unlink(tmp_path)
+            # 清理临时文件，确保在所有情况下都能清理
+            try:
+                if tmp_path and os.path.exists(tmp_path):
+                    os.unlink(tmp_path)
+            except Exception as cleanup_error:
+                logger.warning(f"临时文件清理失败: {tmp_path}, error: {cleanup_error}")
 
     except HTTPException:
         raise
@@ -280,8 +283,12 @@ async def analyze_markdown_stream(
             )
 
         finally:
-            if os.path.exists(tmp_path):
-                os.unlink(tmp_path)
+            # 清理临时文件，确保在所有情况下都能清理
+            try:
+                if tmp_path and os.path.exists(tmp_path):
+                    os.unlink(tmp_path)
+            except Exception as cleanup_error:
+                logger.warning(f"临时文件清理失败: {tmp_path}, error: {cleanup_error}")
 
     except HTTPException:
         raise
@@ -290,7 +297,7 @@ async def analyze_markdown_stream(
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"流式分析失败: {str(e)}")
 
 
-@router.get("/analyze/md/outline")
+@router.post("/analyze/md/outline")
 async def get_markdown_outline(
     file: UploadFile = File(...)
 ):
@@ -324,8 +331,12 @@ async def get_markdown_outline(
             result = await markdown_ai_service.extract_outline(tmp_path)
             return result
         finally:
-            if os.path.exists(tmp_path):
-                os.unlink(tmp_path)
+            # 清理临时文件，确保在所有情况下都能清理
+            try:
+                if tmp_path and os.path.exists(tmp_path):
+                    os.unlink(tmp_path)
+            except Exception as cleanup_error:
+                logger.warning(f"临时文件清理失败: {tmp_path}, error: {cleanup_error}")
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"获取 Markdown 大纲失败: {str(e)}")

backend/app/api/endpoints/documents.py

@@ -23,6 +23,52 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 router = APIRouter(prefix="/upload", tags=["文档上传"])
 
 
+# ==================== 辅助函数 ====================
+
+async def update_task_status(
+    task_id: str,
+    status: str,
+    progress: int = 0,
+    message: str = "",
+    result: dict = None,
+    error: str = None
+):
+    """
+    更新任务状态，同时写入 Redis 和 MongoDB
+
+    Args:
+        task_id: 任务ID
+        status: 状态
+        progress: 进度
+        message: 消息
+        result: 结果
+        error: 错误信息
+    """
+    meta = {"progress": progress, "message": message}
+    if result:
+        meta["result"] = result
+    if error:
+        meta["error"] = error
+
+    # 尝试写入 Redis
+    try:
+        await redis_db.set_task_status(task_id, status, meta)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Redis 任务状态更新失败: {e}")
+
+    # 尝试写入 MongoDB（作为备用）
+    try:
+        await mongodb.update_task(
+            task_id=task_id,
+            status=status,
+            message=message,
+            result=result,
+            error=error
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"MongoDB 任务状态更新失败: {e}")
+
+
 # ==================== 请求/响应模型 ====================
 
 class UploadResponse(BaseModel):
@@ -77,6 +123,17 @@ async def upload_document(
     task_id = str(uuid.uuid4())
 
     try:
+        # 保存任务记录到 MongoDB（如果 Redis 不可用时仍能查询）
+        try:
+            await mongodb.insert_task(
+                task_id=task_id,
+                task_type="document_parse",
+                status="pending",
+                message=f"文档 {file.filename} 已提交处理"
+            )
+        except Exception as mongo_err:
+            logger.warning(f"MongoDB 保存任务记录失败: {mongo_err}")
+
         content = await file.read()
         saved_path = file_service.save_uploaded_file(
             content,
@@ -122,6 +179,17 @@ async def upload_documents(
     saved_paths = []
 
     try:
+        # 保存任务记录到 MongoDB
+        try:
+            await mongodb.insert_task(
+                task_id=task_id,
+                task_type="batch_parse",
+                status="pending",
+                message=f"已提交 {len(files)} 个文档处理"
+            )
+        except Exception as mongo_err:
+            logger.warning(f"MongoDB 保存批量任务记录失败: {mongo_err}")
+
         for file in files:
             if not file.filename:
                 continue
@@ -159,9 +227,9 @@ async def process_document(
     """处理单个文档"""
     try:
         # 状态: 解析中
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="processing",
-            meta={"progress": 10, "message": "正在解析文档"}
+            progress=10, message="正在解析文档"
         )
 
         # 解析文档
@@ -172,9 +240,9 @@ async def process_document(
             raise Exception(result.error or "解析失败")
 
         # 状态: 存储中
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="processing",
-            meta={"progress": 30, "message": "正在存储数据"}
+            progress=30, message="正在存储数据"
         )
 
         # 存储到 MongoDB
@@ -235,9 +303,9 @@ async def process_document(
 
         # 如果是 Excel，存储到 MySQL + AI生成描述 + RAG索引
         if doc_type in ["xlsx", "xls"]:
-            await redis_db.set_task_status(
+            await update_task_status(
                 task_id, status="processing",
-                meta={"progress": 50, "message": "正在存储到MySQL并生成字段描述"}
+                progress=50, message="正在存储到MySQL并生成字段描述"
             )
 
             try:
@@ -259,9 +327,9 @@ async def process_document(
 
         else:
             # 非结构化文档
-            await redis_db.set_task_status(
+            await update_task_status(
                 task_id, status="processing",
-                meta={"progress": 60, "message": "正在建立索引"}
+                progress=60, message="正在建立索引"
             )
 
             # 如果文档中有表格数据，提取并存储到 MySQL + RAG
@@ -282,17 +350,13 @@ async def process_document(
             await index_document_to_rag(doc_id, original_filename, result, doc_type)
 
         # 完成
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="success",
-            meta={
-                "progress": 100,
-                "message": "处理完成",
+            progress=100, message="处理完成",
+            result={
                 "doc_id": doc_id,
-                "result": {
-                    "doc_id": doc_id,
-                    "doc_type": doc_type,
-                    "filename": original_filename
-                }
+                "doc_type": doc_type,
+                "filename": original_filename
             }
         )
 
@@ -300,18 +364,19 @@ async def process_document(
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"文档处理失败: {str(e)}")
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="failure",
-            meta={"error": str(e)}
+            progress=0, message="处理失败",
+            error=str(e)
         )
 
 
 async def process_documents_batch(task_id: str, files: List[dict]):
     """批量处理文档"""
     try:
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="processing",
-            meta={"progress": 0, "message": "开始批量处理"}
+            progress=0, message="开始批量处理"
         )
 
         results = []
@@ -362,21 +427,23 @@ async def process_documents_batch(task_id: str, files: List[dict]):
                 results.append({"filename": file_info["filename"], "success": False, "error": str(e)})
 
             progress = int((i + 1) / len(files) * 100)
-            await redis_db.set_task_status(
+            await update_task_status(
                 task_id, status="processing",
-                meta={"progress": progress, "message": f"已处理 {i+1}/{len(files)}"}
+                progress=progress, message=f"已处理 {i+1}/{len(files)}"
             )
 
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="success",
-            meta={"progress": 100, "message": "批量处理完成", "results": results}
+            progress=100, message="批量处理完成",
+            result={"results": results}
         )
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"批量处理失败: {str(e)}")
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="failure",
-            meta={"error": str(e)}
+            progress=0, message="批量处理失败",
+            error=str(e)
         )
 
 

backend/app/api/endpoints/health.py

@@ -19,26 +19,43 @@ async def health_check() -> Dict[str, Any]:
     返回各数据库连接状态和应用信息
     """
     # 检查各数据库连接状态
-    mysql_status = "connected"
-    mongodb_status = "connected"
-    redis_status = "connected"
+    mysql_status = "unknown"
+    mongodb_status = "unknown"
+    redis_status = "unknown"
 
     try:
         if mysql_db.async_engine is None:
             mysql_status = "disconnected"
-    except Exception:
+        else:
+            # 实际执行一次查询验证连接
+            from sqlalchemy import text
+            async with mysql_db.async_engine.connect() as conn:
+                await conn.execute(text("SELECT 1"))
+            mysql_status = "connected"
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"MySQL 健康检查失败: {e}")
         mysql_status = "error"
 
     try:
         if mongodb.client is None:
             mongodb_status = "disconnected"
-    except Exception:
+        else:
+            # 实际 ping 验证
+            await mongodb.client.admin.command('ping')
+            mongodb_status = "connected"
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"MongoDB 健康检查失败: {e}")
         mongodb_status = "error"
 
     try:
-        if not redis_db.is_connected:
+        if not redis_db.is_connected or redis_db.client is None:
             redis_status = "disconnected"
-    except Exception:
+        else:
+            # 实际执行 ping 验证
+            await redis_db.client.ping()
+            redis_status = "connected"
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Redis 健康检查失败: {e}")
         redis_status = "error"
 
     return {

backend/app/api/endpoints/tasks.py

@@ -1,13 +1,13 @@
 """
 任务管理 API 接口
 
-提供异步任务状态查询
+提供异步任务状态查询和历史记录
 """
 from typing import Optional
 
 from fastapi import APIRouter, HTTPException
 
-from app.core.database import redis_db
+from app.core.database import redis_db, mongodb
 
 router = APIRouter(prefix="/tasks", tags=["任务管理"])
 
@@ -23,25 +23,94 @@ async def get_task_status(task_id: str):
     Returns:
         任务状态信息
     """
+    # 优先从 Redis 获取
     status = await redis_db.get_task_status(task_id)
 
-    if not status:
-        # Redis不可用时，假设任务已完成（文档已成功处理）
-        # 前端轮询时会得到这个响应
+    if status:
         return {
             "task_id": task_id,
-            "status": "success",
-            "progress": 100,
-            "message": "任务处理完成",
-            "result": None,
-            "error": None
+            "status": status.get("status", "unknown"),
+            "progress": status.get("meta", {}).get("progress", 0),
+            "message": status.get("meta", {}).get("message"),
+            "result": status.get("meta", {}).get("result"),
+            "error": status.get("meta", {}).get("error")
         }
 
+    # Redis 不可用时，尝试从 MongoDB 获取
+    mongo_task = await mongodb.get_task(task_id)
+    if mongo_task:
+        return {
+            "task_id": mongo_task.get("task_id"),
+            "status": mongo_task.get("status", "unknown"),
+            "progress": 100 if mongo_task.get("status") == "success" else 0,
+            "message": mongo_task.get("message"),
+            "result": mongo_task.get("result"),
+            "error": mongo_task.get("error")
+        }
+
+    # 任务不存在或状态未知
     return {
         "task_id": task_id,
-        "status": status.get("status", "unknown"),
-        "progress": status.get("meta", {}).get("progress", 0),
-        "message": status.get("meta", {}).get("message"),
-        "result": status.get("meta", {}).get("result"),
-        "error": status.get("meta", {}).get("error")
+        "status": "unknown",
+        "progress": 0,
+        "message": "无法获取任务状态（Redis和MongoDB均不可用）",
+        "result": None,
+        "error": None
     }
+
+
+@router.get("/")
+async def list_tasks(limit: int = 50, skip: int = 0):
+    """
+    获取任务历史列表
+
+    Args:
+        limit: 返回数量限制
+        skip: 跳过数量
+
+    Returns:
+        任务列表
+    """
+    try:
+        tasks = await mongodb.list_tasks(limit=limit, skip=skip)
+        return {
+            "success": True,
+            "tasks": tasks,
+            "count": len(tasks)
+        }
+    except Exception as e:
+        # MongoDB 不可用时返回空列表
+        return {
+            "success": False,
+            "tasks": [],
+            "count": 0,
+            "error": str(e)
+        }
+
+
+@router.delete("/{task_id}")
+async def delete_task(task_id: str):
+    """
+    删除任务
+
+    Args:
+        task_id: 任务ID
+
+    Returns:
+        是否删除成功
+    """
+    try:
+        # 从 Redis 删除
+        if redis_db._connected and redis_db.client:
+            key = f"task:{task_id}"
+            await redis_db.client.delete(key)
+
+        # 从 MongoDB 删除
+        deleted = await mongodb.delete_task(task_id)
+
+        return {
+            "success": True,
+            "deleted": deleted
+        }
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"删除任务失败: {str(e)}")

backend/app/api/endpoints/templates.py

@@ -23,6 +23,44 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 router = APIRouter(prefix="/templates", tags=["表格模板"])
 
 
+# ==================== 辅助函数 ====================
+
+async def update_task_status(
+    task_id: str,
+    status: str,
+    progress: int = 0,
+    message: str = "",
+    result: dict = None,
+    error: str = None
+):
+    """
+    更新任务状态，同时写入 Redis 和 MongoDB
+    """
+    from app.core.database import redis_db
+
+    meta = {"progress": progress, "message": message}
+    if result:
+        meta["result"] = result
+    if error:
+        meta["error"] = error
+
+    try:
+        await redis_db.set_task_status(task_id, status, meta)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Redis 任务状态更新失败: {e}")
+
+    try:
+        await mongodb.update_task(
+            task_id=task_id,
+            status=status,
+            message=message,
+            result=result,
+            error=error
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"MongoDB 任务状态更新失败: {e}")
+
+
 # ==================== 请求/响应模型 ====================
 
 class TemplateFieldRequest(BaseModel):
@@ -41,6 +79,7 @@ class FillRequest(BaseModel):
     source_doc_ids: Optional[List[str]] = None  # MongoDB 文档 ID 列表
     source_file_paths: Optional[List[str]] = None  # 源文档文件路径列表
     user_hint: Optional[str] = None
+    task_id: Optional[str] = None  # 可选的任务ID，用于任务历史跟踪
 
 
 class ExportRequest(BaseModel):
@@ -162,20 +201,17 @@ async def upload_joint_template(
                 )
 
     try:
-        # 1. 保存模板文件并提取字段
+        # 1. 保存模板文件
         template_content = await template_file.read()
         template_path = file_service.save_uploaded_file(
             template_content,
             template_file.filename,
             subfolder="templates"
         )
-        template_fields = await template_fill_service.get_template_fields_from_file(
-            template_path,
-            template_ext
-        )
 
-        # 2. 处理源文档 - 保存文件
+        # 2. 保存并解析源文档 - 提取内容用于生成表头
         source_file_info = []
+        source_contents = []
         for sf in source_files:
             if sf.filename:
                 sf_content = await sf.read()
@@ -190,10 +226,81 @@ async def upload_joint_template(
                     "filename": sf.filename,
                     "ext": sf_ext
                 })
+                # 解析源文档获取内容（用于 AI 生成表头）
+                try:
+                    from app.core.document_parser import ParserFactory
+                    parser = ParserFactory.get_parser(sf_path)
+                    parse_result = parser.parse(sf_path)
+                    if parse_result.success and parse_result.data:
+                        # 获取原始内容
+                        content = parse_result.data.get("content", "")[:5000] if parse_result.data.get("content") else ""
+
+                        # 获取标题（可能在顶层或structured_data内）
+                        titles = parse_result.data.get("titles", [])
+                        if not titles and parse_result.data.get("structured_data"):
+                            titles = parse_result.data.get("structured_data", {}).get("titles", [])
+                        titles = titles[:10] if titles else []
+
+                        # 获取表格数量（可能在顶层或structured_data内）
+                        tables = parse_result.data.get("tables", [])
+                        if not tables and parse_result.data.get("structured_data"):
+                            tables = parse_result.data.get("structured_data", {}).get("tables", [])
+                        tables_count = len(tables) if tables else 0
+
+                        # 获取表格内容摘要（用于 AI 理解源文档结构）
+                        tables_summary = ""
+                        if tables:
+                            tables_summary = "\n【文档中的表格】:\n"
+                            for idx, table in enumerate(tables[:5]):  # 最多5个表格
+                                if isinstance(table, dict):
+                                    headers = table.get("headers", [])
+                                    rows = table.get("rows", [])
+                                    if headers:
+                                        tables_summary += f"表格{idx+1}表头: {', '.join(str(h) for h in headers)}\n"
+                                    if rows:
+                                        tables_summary += f"表格{idx+1}前3行: "
+                                        for row_idx, row in enumerate(rows[:3]):
+                                            if isinstance(row, list):
+                                                tables_summary += " | ".join(str(c) for c in row) + "; "
+                                            elif isinstance(row, dict):
+                                                tables_summary += " | ".join(str(row.get(h, "")) for h in headers if headers) + "; "
+                                        tables_summary += "\n"
+
+                        source_contents.append({
+                            "filename": sf.filename,
+                            "doc_type": sf_ext,
+                            "content": content,
+                            "titles": titles,
+                            "tables_count": tables_count,
+                            "tables_summary": tables_summary
+                        })
+                        logger.info(f"[DEBUG] source_contents built: filename={sf.filename}, content_len={len(content)}, titles_count={len(titles)}, tables_count={tables_count}")
+                        if tables_summary:
+                            logger.info(f"[DEBUG] tables_summary preview: {tables_summary[:300]}")
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"解析源文档失败 {sf.filename}: {e}")
+
+        # 3. 根据源文档内容生成表头
+        template_fields = await template_fill_service.get_template_fields_from_file(
+            template_path,
+            template_ext,
+            source_contents=source_contents  # 传递源文档内容
+        )
 
         # 3. 异步处理源文档到MongoDB
         task_id = str(uuid.uuid4())
         if source_file_info:
+            # 保存任务记录到 MongoDB
+            try:
+                await mongodb.insert_task(
+                    task_id=task_id,
+                    task_type="source_process",
+                    status="pending",
+                    message=f"开始处理 {len(source_file_info)} 个源文档"
+                )
+            except Exception as mongo_err:
+                logger.warning(f"MongoDB 保存任务记录失败: {mongo_err}")
+
             background_tasks.add_task(
                 process_source_documents,
                 task_id=task_id,
@@ -232,12 +339,10 @@ async def upload_joint_template(
 
 async def process_source_documents(task_id: str, files: List[dict]):
     """异步处理源文档，存入MongoDB"""
-    from app.core.database import redis_db
-
     try:
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="processing",
-            meta={"progress": 0, "message": "开始处理源文档"}
+            progress=0, message="开始处理源文档"
         )
 
         doc_ids = []
@@ -266,22 +371,24 @@ async def process_source_documents(task_id: str, files: List[dict]):
                 logger.error(f"源文档处理异常: {file_info['filename']}, error: {str(e)}")
 
             progress = int((i + 1) / len(files) * 100)
-            await redis_db.set_task_status(
+            await update_task_status(
                 task_id, status="processing",
-                meta={"progress": progress, "message": f"已处理 {i+1}/{len(files)}"}
+                progress=progress, message=f"已处理 {i+1}/{len(files)}"
             )
 
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="success",
-            meta={"progress": 100, "message": "源文档处理完成", "doc_ids": doc_ids}
+            progress=100, message="源文档处理完成",
+            result={"doc_ids": doc_ids}
         )
         logger.info(f"所有源文档处理完成: {len(doc_ids)}个")
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"源文档批量处理失败: {str(e)}")
-        await redis_db.set_task_status(
+        await update_task_status(
             task_id, status="failure",
-            meta={"error": str(e)}
+            progress=0, message="源文档处理失败",
+            error=str(e)
         )
 
 
@@ -340,7 +447,27 @@ async def fill_template(
     Returns:
         填写结果
     """
+    # 生成或使用传入的 task_id
+    task_id = request.task_id or str(uuid.uuid4())
+
     try:
+        # 创建任务记录到 MongoDB
+        try:
+            await mongodb.insert_task(
+                task_id=task_id,
+                task_type="template_fill",
+                status="processing",
+                message=f"开始填表任务: {len(request.template_fields)} 个字段"
+            )
+        except Exception as mongo_err:
+            logger.warning(f"MongoDB 创建任务记录失败: {mongo_err}")
+
+        # 更新进度 - 开始
+        await update_task_status(
+            task_id, "processing",
+            progress=0, message="开始处理..."
+        )
+
         # 转换字段
         fields = [
             TemplateField(
@@ -353,17 +480,51 @@ async def fill_template(
             for f in request.template_fields
         ]
 
+        # 从 template_id 提取文件类型
+        template_file_type = "xlsx"  # 默认类型
+        if request.template_id:
+            ext = request.template_id.split('.')[-1].lower()
+            if ext in ["xlsx", "xls"]:
+                template_file_type = "xlsx"
+            elif ext == "docx":
+                template_file_type = "docx"
+
+        # 更新进度 - 准备开始填写
+        await update_task_status(
+            task_id, "processing",
+            progress=10, message=f"准备填写 {len(fields)} 个字段..."
+        )
+
         # 执行填写
         result = await template_fill_service.fill_template(
             template_fields=fields,
             source_doc_ids=request.source_doc_ids,
             source_file_paths=request.source_file_paths,
-            user_hint=request.user_hint
+            user_hint=request.user_hint,
+            template_id=request.template_id,
+            template_file_type=template_file_type,
+            task_id=task_id
         )
 
-        return result
+        # 更新为成功
+        await update_task_status(
+            task_id, "success",
+            progress=100, message="填表完成",
+            result={
+                "field_count": len(fields),
+                "max_rows": result.get("max_rows", 0)
+            }
+        )
+
+        return {**result, "task_id": task_id}
 
     except Exception as e:
+        # 更新为失败
+        await update_task_status(
+            task_id, "failure",
+            progress=0, message="填表失败",
+            error=str(e)
+        )
         logger.error(f"填写表格失败: {str(e)}")
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"填写失败: {str(e)}")
 

backend/app/api/endpoints/upload.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, HTTPException, Query
 from fastapi.responses import StreamingResponse
 from typing import Optional
 import logging
+import os
 import pandas as pd
 import io
 
@@ -126,7 +127,7 @@ async def upload_excel(
                                 content += f"... (共 {len(sheet_data['rows'])} 行)\n\n"
 
             doc_metadata = {
-                "filename": saved_path.split("/")[-1] if "/" in saved_path else saved_path.split("\\")[-1],
+                "filename": os.path.basename(saved_path),
                 "original_filename": file.filename,
                 "saved_path": saved_path,
                 "file_size": len(content),
@@ -253,7 +254,7 @@ async def export_excel(
         output.seek(0)
 
         # 生成文件名
-        original_name = file_path.split('/')[-1] if '/' in file_path else file_path
+        original_name = os.path.basename(file_path)
         if columns:
             export_name = f"export_{sheet_name or 'data'}_{len(column_list) if columns else 'all'}_cols.xlsx"
         else:

backend/app/core/database/mongodb.py

@@ -59,6 +59,11 @@ class MongoDB:
         """RAG索引集合 - 存储字段语义索引"""
         return self.db["rag_index"]
 
+    @property
+    def tasks(self):
+        """任务集合 - 存储任务历史记录"""
+        return self.db["tasks"]
+
     # ==================== 文档操作 ====================
 
     async def insert_document(
@@ -264,8 +269,128 @@ class MongoDB:
         await self.rag_index.create_index("table_name")
         await self.rag_index.create_index("field_name")
 
+        # 任务集合索引
+        await self.tasks.create_index("task_id", unique=True)
+        await self.tasks.create_index("created_at")
+
         logger.info("MongoDB 索引创建完成")
 
+    # ==================== 任务历史操作 ====================
+
+    async def insert_task(
+        self,
+        task_id: str,
+        task_type: str,
+        status: str = "pending",
+        message: str = "",
+        result: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+        error: Optional[str] = None,
+    ) -> str:
+        """
+        插入任务记录
+
+        Args:
+            task_id: 任务ID
+            task_type: 任务类型
+            status: 任务状态
+            message: 任务消息
+            result: 任务结果
+            error: 错误信息
+
+        Returns:
+            插入文档的ID
+        """
+        task = {
+            "task_id": task_id,
+            "task_type": task_type,
+            "status": status,
+            "message": message,
+            "result": result,
+            "error": error,
+            "created_at": datetime.utcnow(),
+            "updated_at": datetime.utcnow(),
+        }
+        result_obj = await self.tasks.insert_one(task)
+        return str(result_obj.inserted_id)
+
+    async def update_task(
+        self,
+        task_id: str,
+        status: Optional[str] = None,
+        message: Optional[str] = None,
+        result: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+        error: Optional[str] = None,
+    ) -> bool:
+        """
+        更新任务状态
+
+        Args:
+            task_id: 任务ID
+            status: 任务状态
+            message: 任务消息
+            result: 任务结果
+            error: 错误信息
+
+        Returns:
+            是否更新成功
+        """
+        from bson import ObjectId
+
+        update_data = {"updated_at": datetime.utcnow()}
+        if status is not None:
+            update_data["status"] = status
+        if message is not None:
+            update_data["message"] = message
+        if result is not None:
+            update_data["result"] = result
+        if error is not None:
+            update_data["error"] = error
+
+        update_result = await self.tasks.update_one(
+            {"task_id": task_id},
+            {"$set": update_data}
+        )
+        return update_result.modified_count > 0
+
+    async def get_task(self, task_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """根据task_id获取任务"""
+        task = await self.tasks.find_one({"task_id": task_id})
+        if task:
+            task["_id"] = str(task["_id"])
+        return task
+
+    async def list_tasks(
+        self,
+        limit: int = 50,
+        skip: int = 0,
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取任务列表
+
+        Args:
+            limit: 返回数量
+            skip: 跳过数量
+
+        Returns:
+            任务列表
+        """
+        cursor = self.tasks.find().sort("created_at", -1).skip(skip).limit(limit)
+        tasks = []
+        async for task in cursor:
+            task["_id"] = str(task["_id"])
+            # 转换 datetime 为字符串
+            if task.get("created_at"):
+                task["created_at"] = task["created_at"].isoformat()
+            if task.get("updated_at"):
+                task["updated_at"] = task["updated_at"].isoformat()
+            tasks.append(task)
+        return tasks
+
+    async def delete_task(self, task_id: str) -> bool:
+        """删除任务"""
+        result = await self.tasks.delete_one({"task_id": task_id})
+        return result.deleted_count > 0
+
 
 # ==================== 全局单例 ====================
 

backend/app/core/document_parser/xlsx_parser.py

@@ -317,24 +317,70 @@ class XlsxParser(BaseParser):
         import zipfile
         from xml.etree import ElementTree as ET
 
+        # 常见的命名空间
+        COMMON_NAMESPACES = [
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2005/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2004/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2003/main',
+        ]
+
         try:
             with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as z:
-                if 'xl/workbook.xml' not in z.namelist():
+                # 尝试多种可能的 workbook.xml 路径
+                possible_paths = ['xl/workbook.xml', 'xl\\workbook.xml', 'workbook.xml']
+                content = None
+                for path in possible_paths:
+                    if path in z.namelist():
+                        content = z.read(path)
+                        logger.info(f"找到 workbook.xml at: {path}")
+                        break
+
+                if content is None:
+                    logger.warning(f"未找到 workbook.xml，文件列表: {z.namelist()[:10]}")
                     return []
-                content = z.read('xl/workbook.xml')
+
                 root = ET.fromstring(content)
 
-                # 命名空间
-                ns = {'main': 'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main'}
-
                 sheet_names = []
-                for sheet in root.findall('.//main:sheet', ns):
-                    name = sheet.get('name')
-                    if name:
-                        sheet_names.append(name)
+
+                # 方法1：尝试带命名空间的查找
+                for ns in COMMON_NAMESPACES:
+                    sheet_elements = root.findall(f'.//{{{ns}}}sheet')
+                    if sheet_elements:
+                        for sheet in sheet_elements:
+                            name = sheet.get('name')
+                            if name:
+                                sheet_names.append(name)
+                        if sheet_names:
+                            logger.info(f"使用命名空间 {ns} 提取工作表: {sheet_names}")
+                            return sheet_names
+
+                # 方法2：不使用命名空间，直接查找所有 sheet 元素
+                if not sheet_names:
+                    for elem in root.iter():
+                        if elem.tag.endswith('sheet') and elem.tag != 'sheets':
+                            name = elem.get('name')
+                            if name:
+                                sheet_names.append(name)
+                            for child in elem:
+                                if child.tag.endswith('sheet') or child.tag == 'sheet':
+                                    name = child.get('name')
+                                    if name and name not in sheet_names:
+                                        sheet_names.append(name)
+
+                # 方法3：直接从 XML 文本中正则匹配 sheet name
+                if not sheet_names:
+                    import re
+                    xml_str = content.decode('utf-8', errors='ignore')
+                    matches = re.findall(r'<sheet\s+[^>]*name=["\']([^"\']+)["\']', xml_str, re.IGNORECASE)
+                    if matches:
+                        sheet_names = matches
+                        logger.info(f"使用正则提取工作表: {sheet_names}")
 
                 logger.info(f"从 XML 提取工作表: {sheet_names}")
                 return sheet_names
+
         except Exception as e:
             logger.error(f"从 XML 提取工作表名称失败: {e}")
             return []
@@ -356,6 +402,32 @@ class XlsxParser(BaseParser):
         import zipfile
         from xml.etree import ElementTree as ET
 
+        # 常见的命名空间
+        COMMON_NAMESPACES = [
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2005/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2004/main',
+            'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2003/main',
+        ]
+
+        def find_elements_with_ns(root, tag_name):
+            """灵活查找元素，支持任意命名空间"""
+            results = []
+            # 方法1：用固定命名空间
+            for ns in COMMON_NAMESPACES:
+                try:
+                    elems = root.findall(f'.//{{{ns}}}{tag_name}')
+                    if elems:
+                        results.extend(elems)
+                except:
+                    pass
+            # 方法2：不带命名空间查找
+            if not results:
+                for elem in root.iter():
+                    if elem.tag.endswith('}' + tag_name):
+                        results.append(elem)
+            return results
+
         with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as z:
             # 获取工作表名称
             sheet_names = self._extract_sheet_names_from_xml(file_path)
@@ -366,57 +438,68 @@ class XlsxParser(BaseParser):
             target_sheet = sheet_name if sheet_name and sheet_name in sheet_names else sheet_names[0]
             sheet_index = sheet_names.index(target_sheet) + 1  # sheet1.xml, sheet2.xml, ...
 
-            # 读取 shared strings
+            # 读取 shared strings - 尝试多种路径
             shared_strings = []
-            if 'xl/sharedStrings.xml' in z.namelist():
-                ss_content = z.read('xl/sharedStrings.xml')
-                ss_root = ET.fromstring(ss_content)
-                ns = {'main': 'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main'}
-                for si in ss_root.findall('.//main:si', ns):
-                    t = si.find('.//main:t', ns)
-                    if t is not None:
-                        shared_strings.append(t.text or '')
-                    else:
-                        shared_strings.append('')
+            ss_paths = ['xl/sharedStrings.xml', 'xl\\sharedStrings.xml', 'sharedStrings.xml']
+            for ss_path in ss_paths:
+                if ss_path in z.namelist():
+                    try:
+                        ss_content = z.read(ss_path)
+                        ss_root = ET.fromstring(ss_content)
+                        for si in find_elements_with_ns(ss_root, 'si'):
+                            t_elements = [c for c in si if c.tag.endswith('}t') or c.tag == 't']
+                            if t_elements:
+                                shared_strings.append(t_elements[0].text or '')
+                            else:
+                                shared_strings.append('')
+                        break
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning(f"读取 sharedStrings 失败: {e}")
 
-            # 读取工作表
-            sheet_file = f'xl/worksheets/sheet{sheet_index}.xml'
-            if sheet_file not in z.namelist():
-                raise ValueError(f"工作表文件 {sheet_file} 不存在")
+            # 读取工作表 - 尝试多种可能的路径
+            sheet_content = None
+            sheet_paths = [
+                f'xl/worksheets/sheet{sheet_index}.xml',
+                f'xl\\worksheets\\sheet{sheet_index}.xml',
+                f'worksheets/sheet{sheet_index}.xml',
+            ]
+            for sp in sheet_paths:
+                if sp in z.namelist():
+                    sheet_content = z.read(sp)
+                    break
+
+            if sheet_content is None:
+                raise ValueError(f"工作表文件 sheet{sheet_index}.xml 不存在")
 
-            sheet_content = z.read(sheet_file)
             root = ET.fromstring(sheet_content)
-            ns = {'main': 'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main'}
 
             # 收集所有行数据
             all_rows = []
             headers = {}
 
-            for row in root.findall('.//main:row', ns):
+            for row in find_elements_with_ns(root, 'row'):
                 row_idx = int(row.get('r', 0))
                 row_cells = {}
-                for cell in row.findall('main:c', ns):
+                for cell in find_elements_with_ns(row, 'c'):
                     cell_ref = cell.get('r', '')
                     col_letters = ''.join(filter(str.isalpha, cell_ref))
                     cell_type = cell.get('t', 'n')
-                    v = cell.find('main:v', ns)
+                    v_elements = find_elements_with_ns(cell, 'v')
+                    v = v_elements[0] if v_elements else None
 
                     if v is not None and v.text:
                         if cell_type == 's':
-                            # shared string
                             try:
                                 row_cells[col_letters] = shared_strings[int(v.text)]
                             except (ValueError, IndexError):
                                 row_cells[col_letters] = v.text
                         elif cell_type == 'b':
-                            # boolean
                             row_cells[col_letters] = v.text == '1'
                         else:
                             row_cells[col_letters] = v.text
                     else:
                         row_cells[col_letters] = None
 
-                # 处理表头行
                 if row_idx == header_row + 1:
                     headers = {**row_cells}
                 elif row_idx > header_row + 1:
@@ -424,7 +507,6 @@ class XlsxParser(BaseParser):
 
             # 构建 DataFrame
             if headers:
-                # 按原始列顺序排列
                 col_order = list(headers.keys())
                 df = pd.DataFrame(all_rows)
                 if not df.empty:

backend/app/instruction/__init__.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+"""
+指令执行模块
+
+注意: 此模块为可选功能，当前尚未实现。
+如需启用，请实现 intent_parser.py 和 executor.py
+"""
+from .intent_parser import IntentParser, DefaultIntentParser
+from .executor import InstructionExecutor, DefaultInstructionExecutor
+
+__all__ = [
+    "IntentParser",
+    "DefaultIntentParser",
+    "InstructionExecutor",
+    "DefaultInstructionExecutor",
+]

backend/app/instruction/executor.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+"""
+指令执行器模块
+
+将自然语言指令转换为可执行操作
+
+注意: 此模块为可选功能，当前尚未实现。
+"""
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict
+
+
+class InstructionExecutor(ABC):
+    """指令执行器抽象基类"""
+
+    @abstractmethod
+    async def execute(self, instruction: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        执行指令
+
+        Args:
+            instruction: 解析后的指令
+            context: 执行上下文
+
+        Returns:
+            执行结果
+        """
+        pass
+
+
+class DefaultInstructionExecutor(InstructionExecutor):
+    """默认指令执行器"""
+
+    async def execute(self, instruction: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """暂未实现"""
+        raise NotImplementedError("指令执行功能暂未实现")

backend/app/instruction/intent_parser.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+"""
+意图解析器模块
+
+解析用户自然语言指令，识别意图和参数
+
+注意: 此模块为可选功能，当前尚未实现。
+"""
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict, Tuple
+
+
+class IntentParser(ABC):
+    """意图解析器抽象基类"""
+
+    @abstractmethod
+    async def parse(self, text: str) -> Tuple[str, Dict[str, Any]]:
+        """
+        解析自然语言指令
+
+        Args:
+            text: 用户输入的自然语言
+
+        Returns:
+            (意图类型, 参数字典)
+        """
+        pass
+
+
+class DefaultIntentParser(IntentParser):
+    """默认意图解析器"""
+
+    async def parse(self, text: str) -> Tuple[str, Dict[str, Any]]:
+        """暂未实现"""
+        raise NotImplementedError("意图解析功能暂未实现")

backend/app/services/template_fill_service.py

@@ -61,7 +61,10 @@ class TemplateFillService:
         template_fields: List[TemplateField],
         source_doc_ids: Optional[List[str]] = None,
         source_file_paths: Optional[List[str]] = None,
-        user_hint: Optional[str] = None
+        user_hint: Optional[str] = None,
+        template_id: Optional[str] = None,
+        template_file_type: Optional[str] = "xlsx",
+        task_id: Optional[str] = None
     ) -> Dict[str, Any]:
         """
         填写表格模板
@@ -71,6 +74,9 @@ class TemplateFillService:
             source_doc_ids: 源文档 MongoDB ID 列表
             source_file_paths: 源文档文件路径列表
             user_hint: 用户提示（如"请从合同文档中提取"）
+            template_id: 模板文件路径（用于重新生成表头）
+            template_file_type: 模板文件类型
+            task_id: 可选的任务ID，用于任务进度跟踪
 
         Returns:
             填写结果
@@ -79,15 +85,94 @@ class TemplateFillService:
         fill_details = []
 
         logger.info(f"开始填表: {len(template_fields)} 个字段, {len(source_doc_ids or [])} 个源文档")
+        logger.info(f"source_doc_ids: {source_doc_ids}")
+        logger.info(f"source_file_paths: {source_file_paths}")
 
         # 1. 加载源文档内容
         source_docs = await self._load_source_documents(source_doc_ids, source_file_paths)
 
         logger.info(f"加载了 {len(source_docs)} 个源文档")
 
+        # 打印每个加载的文档的详细信息
+        for i, doc in enumerate(source_docs):
+            logger.info(f"  文档[{i}]: id={doc.doc_id}, filename={doc.filename}, doc_type={doc.doc_type}")
+            logger.info(f"    content长度: {len(doc.content)}, structured_data keys: {list(doc.structured_data.keys()) if doc.structured_data else 'None'}")
+
         if not source_docs:
             logger.warning("没有找到源文档，填表结果将全部为空")
 
+        # 3. 检查是否需要使用源文档重新生成表头
+        # 条件：源文档已加载 AND 现有字段看起来是自动生成的（如"字段1"、"字段2"）
+        needs_regenerate_headers = (
+            len(source_docs) > 0 and
+            len(template_fields) > 0 and
+            all(self._is_auto_generated_field(f.name) for f in template_fields)
+        )
+
+        if needs_regenerate_headers:
+            logger.info(f"检测到自动生成表头，尝试使用源文档重新生成... (当前字段: {[f.name for f in template_fields]})")
+
+            # 将 SourceDocument 转换为 source_contents 格式
+            source_contents = []
+            for doc in source_docs:
+                structured = doc.structured_data if doc.structured_data else {}
+
+                # 获取标题
+                titles = structured.get("titles", [])
+                if not titles:
+                    titles = []
+
+                # 获取表格
+                tables = structured.get("tables", [])
+                tables_count = len(tables) if tables else 0
+
+                # 生成表格摘要
+                tables_summary = ""
+                if tables:
+                    tables_summary = "\n【文档中的表格】:\n"
+                    for idx, table in enumerate(tables[:5]):
+                        if isinstance(table, dict):
+                            headers = table.get("headers", [])
+                            rows = table.get("rows", [])
+                            if headers:
+                                tables_summary += f"表格{idx+1}表头: {', '.join(str(h) for h in headers)}\n"
+                            if rows:
+                                tables_summary += f"表格{idx+1}前3行: "
+                                for row_idx, row in enumerate(rows[:3]):
+                                    if isinstance(row, list):
+                                        tables_summary += " | ".join(str(c) for c in row) + "; "
+                                    elif isinstance(row, dict):
+                                        tables_summary += " | ".join(str(row.get(h, "")) for h in headers if headers) + "; "
+                                tables_summary += "\n"
+
+                source_contents.append({
+                    "filename": doc.filename,
+                    "doc_type": doc.doc_type,
+                    "content": doc.content[:5000] if doc.content else "",
+                    "titles": titles[:10] if titles else [],
+                    "tables_count": tables_count,
+                    "tables_summary": tables_summary
+                })
+
+            # 使用源文档内容重新生成表头
+            if template_id and template_file_type:
+                logger.info(f"使用源文档重新生成表头: template_id={template_id}, template_file_type={template_file_type}")
+                new_fields = await self.get_template_fields_from_file(
+                    template_id,
+                    template_file_type,
+                    source_contents=source_contents
+                )
+                if new_fields and len(new_fields) > 0:
+                    logger.info(f"成功重新生成表头: {[f.name for f in new_fields]}")
+                    template_fields = new_fields
+                else:
+                    logger.warning("重新生成表头返回空结果，使用原始字段")
+            else:
+                logger.warning("无法重新生成表头：缺少 template_id 或 template_file_type")
+        else:
+            if source_docs and template_fields:
+                logger.info(f"表头看起来正常（非自动生成），无需重新生成: {[f.name for f in template_fields[:5]]}")
+
         # 2. 对每个字段进行提取
         for idx, field in enumerate(template_fields):
             try:
@@ -99,6 +184,22 @@ class TemplateFillService:
                     user_hint=user_hint
                 )
 
+                # AI审核：验证提取的值是否合理
+                if result.values and result.values[0]:
+                    logger.info(f"字段 {field.name} 进入AI审核阶段...")
+                    verified_result = await self._verify_field_value(
+                        field=field,
+                        extracted_values=result.values,
+                        source_docs=source_docs,
+                        user_hint=user_hint
+                    )
+                    if verified_result:
+                        # 审核给出了修正结果
+                        result = verified_result
+                        logger.info(f"字段 {field.name} 审核后修正值: {result.values[:3]}")
+                    else:
+                        logger.info(f"字段 {field.name} 审核通过，使用原提取结果")
+
                 # 存储结果 - 使用 values 数组
                 filled_data[field.name] = result.values if result.values else [""]
                 fill_details.append({
@@ -159,14 +260,49 @@ class TemplateFillService:
                 try:
                     doc = await mongodb.get_document(doc_id)
                     if doc:
+                        sd = doc.get("structured_data", {})
+                        sd_keys = list(sd.keys()) if sd else []
+                        logger.info(f"从MongoDB加载文档: {doc_id}, doc_type={doc.get('doc_type')}, structured_data keys={sd_keys}")
+
+                        # 如果 structured_data 为空，但有 file_path，尝试重新解析文件
+                        doc_content = doc.get("content", "")
+                        if not sd or (not sd.get("tables") and not sd.get("headers") and not sd.get("rows")):
+                            file_path = doc.get("metadata", {}).get("file_path")
+                            if file_path:
+                                logger.info(f"  structured_data 为空，尝试重新解析文件: {file_path}")
+                                try:
+                                    parser = ParserFactory.get_parser(file_path)
+                                    result = parser.parse(file_path)
+                                    if result.success and result.data:
+                                        if result.data.get("structured_data"):
+                                            sd = result.data.get("structured_data")
+                                            logger.info(f"  重新解析成功，structured_data keys: {list(sd.keys())}")
+                                        elif result.data.get("tables"):
+                                            sd = {"tables": result.data.get("tables", [])}
+                                            logger.info(f"  使用 data.tables，tables数量: {len(sd.get('tables', []))}")
+                                        elif result.data.get("rows"):
+                                            sd = result.data
+                                            logger.info(f"  使用 data.rows 格式")
+                                        if result.data.get("content"):
+                                            doc_content = result.data.get("content", "")
+                                    else:
+                                        logger.warning(f"  重新解析失败: {result.error if result else 'unknown'}")
+                                except Exception as parse_err:
+                                    logger.error(f"  重新解析文件异常: {str(parse_err)}")
+
+                        if sd.get("tables"):
+                            logger.info(f"  tables数量: {len(sd.get('tables', []))}")
+                            if sd["tables"]:
+                                first_table = sd["tables"][0]
+                                logger.info(f"  第一表格: headers={first_table.get('headers', [])[:3]}..., rows数量={len(first_table.get('rows', []))}")
+
                         source_docs.append(SourceDocument(
                             doc_id=doc_id,
                             filename=doc.get("metadata", {}).get("original_filename", "unknown"),
                             doc_type=doc.get("doc_type", "unknown"),
-                            content=doc.get("content", ""),
-                            structured_data=doc.get("structured_data", {})
+                            content=doc_content,
+                            structured_data=sd
                         ))
-                        logger.info(f"从MongoDB加载文档: {doc_id}")
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"从MongoDB加载文档失败 {doc_id}: {str(e)}")
 
@@ -370,7 +506,7 @@ class TemplateFillService:
             response = await self.llm.chat(
                 messages=messages,
                 temperature=0.1,
-                max_tokens=50000
+                max_tokens=4000
             )
 
             content = self.llm.extract_message_content(response)
@@ -476,6 +612,137 @@ class TemplateFillService:
                 confidence=0.0
             )
 
+    async def _verify_field_value(
+        self,
+        field: TemplateField,
+        extracted_values: List[str],
+        source_docs: List[SourceDocument],
+        user_hint: Optional[str] = None
+    ) -> Optional[FillResult]:
+        """
+        验证并修正提取的字段值
+
+        Args:
+            field: 字段定义
+            extracted_values: 已提取的值
+            source_docs: 源文档列表
+            user_hint: 用户提示
+
+        Returns:
+            验证后的结果，如果验证通过返回None（使用原结果）
+        """
+        if not extracted_values or not extracted_values[0]:
+            return None
+
+        if not source_docs:
+            return None
+
+        try:
+            # 构建验证上下文
+            context_text = self._build_context_text(source_docs, field_name=field.name, max_length=15000)
+
+            hint_text = field.hint if field.hint else f"请理解{field.name}字段的含义"
+            if user_hint:
+                hint_text = f"{user_hint}。{hint_text}"
+
+            prompt = f"""你是一个数据质量审核专家。请审核以下提取的数据是否合理。
+
+【待审核字段】
+字段名：{field.name}
+字段说明：{hint_text}
+
+【已提取的值】
+{extracted_values[:10]}  # 最多审核前10个值
+
+【源文档上下文】
+{context_text[:8000]}
+
+【审核要求】
+1. 这些值是否符合字段的含义？
+2. 值在原文中的原始含义是什么？检查是否有误解或误提取
+3. 是否存在明显错误、空值或不合理的数据？
+4. 如果表格有多个列，请确认提取的是正确的列
+
+请严格按照以下 JSON 格式输出（只需输出 JSON，不要其他内容）：
+{{
+    "is_valid": true或false,
+    "corrected_values": ["修正后的值列表"] 或 null（如果无需修正）,
+    "reason": "审核说明，解释判断理由",
+    "original_meaning": "值在原文中的原始含义描述"
+}}
+"""
+
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": "你是一个严格的数据质量审核专家。请仔细核对原文和提取的值是否匹配。"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+
+            response = await self.llm.chat(
+                messages=messages,
+                temperature=0.2,
+                max_tokens=3000
+            )
+
+            content = self.llm.extract_message_content(response)
+            logger.info(f"字段 {field.name} 审核返回: {content[:300]}")
+
+            # 解析 JSON
+            import json
+            import re
+
+            cleaned = content.strip()
+            cleaned = re.sub(r'^```json\s*', '', cleaned, flags=re.MULTILINE)
+            cleaned = re.sub(r'^```\s*', '', cleaned, flags=re.MULTILINE)
+            cleaned = cleaned.strip()
+
+            json_start = -1
+            for i, c in enumerate(cleaned):
+                if c == '{':
+                    json_start = i
+                    break
+
+            if json_start == -1:
+                logger.warning(f"字段 {field.name} 审核：无法找到 JSON")
+                return None
+
+            json_text = cleaned[json_start:]
+            result = json.loads(json_text)
+
+            is_valid = result.get("is_valid", True)
+            corrected_values = result.get("corrected_values")
+            reason = result.get("reason", "")
+            original_meaning = result.get("original_meaning", "")
+
+            logger.info(f"字段 {field.name} 审核结果: is_valid={is_valid}, reason={reason[:100]}")
+
+            if not is_valid and corrected_values:
+                # 值有问题且有修正建议，使用修正后的值
+                logger.info(f"字段 {field.name} 使用修正后的值: {corrected_values[:5]}")
+                return FillResult(
+                    field=field.name,
+                    values=corrected_values,
+                    value=corrected_values[0] if corrected_values else "",
+                    source=f"AI审核修正: {reason[:100]}",
+                    confidence=0.7
+                )
+            elif not is_valid and original_meaning:
+                # 值有问题但无修正，记录原始含义供用户参考
+                logger.info(f"字段 {field.name} 审核发现问题: {original_meaning}")
+                return FillResult(
+                    field=field.name,
+                    values=extracted_values,
+                    value=extracted_values[0] if extracted_values else "",
+                    source=f"AI审核疑问: {original_meaning[:100]}",
+                    confidence=0.5
+                )
+
+            # 验证通过，返回 None 表示使用原结果
+            return None
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"字段 {field.name} 审核失败: {str(e)}")
+            return None
+
     def _build_context_text(self, source_docs: List[SourceDocument], field_name: str = None, max_length: int = 8000) -> str:
         """
         构建上下文文本
@@ -625,7 +892,8 @@ class TemplateFillService:
     async def get_template_fields_from_file(
         self,
         file_path: str,
-        file_type: str = "xlsx"
+        file_type: str = "xlsx",
+        source_contents: List[dict] = None
     ) -> List[TemplateField]:
         """
         从模板文件提取字段定义
@@ -633,11 +901,14 @@ class TemplateFillService:
         Args:
             file_path: 模板文件路径
             file_type: 文件类型 (xlsx/xls/docx)
+            source_contents: 源文档内容列表（用于 AI 生成表头）
 
         Returns:
             字段列表
         """
         fields = []
+        if source_contents is None:
+            source_contents = []
 
         try:
             if file_type in ["xlsx", "xls"]:
@@ -653,8 +924,8 @@ class TemplateFillService:
             )
 
             if needs_ai_generation:
-                logger.info(f"模板表头为空或自动生成，尝试 AI 生成表头... (fields={len(fields)})")
-                ai_fields = await self._generate_fields_with_ai(file_path, file_type)
+                logger.info(f"模板表头为空或自动生成，尝试 AI 生成表头... (fields={len(fields)}, source_docs={len(source_contents)})")
+                ai_fields = await self._generate_fields_with_ai(file_path, file_type, source_contents)
                 if ai_fields:
                     fields = ai_fields
                     logger.info(f"AI 生成表头成功: {len(fields)} 个字段")
@@ -857,7 +1128,7 @@ class TemplateFillService:
 
     def _extract_values_from_structured_data(self, source_docs: List[SourceDocument], field_name: str) -> List[str]:
         """
-        从结构化数据（Excel rows）中直接提取指定列的值
+        从结构化数据（Excel rows 或 Markdown tables）中直接提取指定列的值
 
         适用于有 rows 结构的文档数据，无需 LLM 即可提取
 
@@ -869,10 +1140,15 @@ class TemplateFillService:
             值列表，如果无法提取则返回空列表
         """
         all_values = []
+        logger.info(f"[_extract_values_from_structured_data] 开始提取字段: {field_name}")
+        logger.info(f"  source_docs 数量: {len(source_docs)}")
 
-        for doc in source_docs:
+        for doc_idx, doc in enumerate(source_docs):
             # 尝试从 structured_data 中提取
             structured = doc.structured_data
+            logger.info(f"  文档[{doc_idx}]: {doc.filename}, structured类型: {type(structured)}, 是否为空: {not bool(structured)}")
+            if structured:
+                logger.info(f"    structured_data keys: {list(structured.keys())}")
 
             if not structured:
                 continue
@@ -892,6 +1168,33 @@ class TemplateFillService:
                 if all_values:
                     break
 
+            # 处理 Markdown 表格格式: {headers: [...], rows: [...], ...}
+            elif structured.get("headers") and structured.get("rows"):
+                headers = structured.get("headers", [])
+                rows = structured.get("rows", [])
+                values = self._extract_values_from_markdown_table(headers, rows, field_name)
+                if values:
+                    all_values.extend(values)
+                    logger.info(f"从 Markdown 文档 {doc.filename} 提取到 {len(values)} 个值")
+                    break
+
+            # 处理 MongoDB 存储的 tables 格式: {tables: [{headers, rows, ...}, ...]}
+            elif structured.get("tables") and isinstance(structured.get("tables"), list):
+                tables = structured.get("tables", [])
+                logger.info(f"  检测到 tables 格式，共 {len(tables)} 个表")
+                for table_idx, table in enumerate(tables):
+                    if isinstance(table, dict):
+                        headers = table.get("headers", [])
+                        rows = table.get("rows", [])
+                        logger.info(f"  表格[{table_idx}]: headers={headers[:3]}..., rows数量={len(rows)}")
+                        values = self._extract_values_from_markdown_table(headers, rows, field_name)
+                        if values:
+                            all_values.extend(values)
+                            logger.info(f"从表格[{table_idx}] 提取到 {len(values)} 个值")
+                            break
+                if all_values:
+                    break
+
             # 处理单 sheet 格式: {columns: [...], rows: [...]}
             elif structured.get("rows"):
                 columns = structured.get("columns", [])
@@ -945,16 +1248,18 @@ class TemplateFillService:
         if not table_rows or len(table_rows) < 2:
             return []
 
-        # 第一步：尝试在 header（第一行）中查找匹配列
-        target_col_idx = None
-        for col_idx, col_name in enumerate(header):
-            col_str = str(col_name).strip()
-            if field_name.lower() in col_str.lower() or col_str.lower() in field_name.lower():
-                target_col_idx = col_idx
-                break
+        # 使用增强的匹配算法查找最佳匹配的列索引
+        target_col_idx = self._find_best_matching_column(header, field_name)
+
+        # 如果增强匹配没找到，尝试在 header（第一行）中查找
+        if target_col_idx is None:
+            for col_idx, col_name in enumerate(header):
+                col_str = str(col_name).strip()
+                if field_name.lower() in col_str.lower() or col_str.lower() in field_name.lower():
+                    target_col_idx = col_idx
+                    break
 
         # 如果 header 中没找到，尝试在 table_rows[1]（第二行）中查找
-        # 这是因为有时第一行是数据而不是表头
         if target_col_idx is None and len(table_rows) > 1:
             second_row = table_rows[1]
             if isinstance(second_row, list):
@@ -970,33 +1275,112 @@ class TemplateFillService:
             return []
 
         # 确定从哪一行开始提取数据
-        # 如果 header 是表头（包含 field_name），则从 table_rows[1] 开始提取
-        # 如果 header 是数据（不包含 field_name），则从 table_rows[2] 开始提取
         header_contains_field = any(
             field_name.lower() in str(col).strip().lower() or str(col).strip().lower() in field_name.lower()
             for col in header
         )
 
         if header_contains_field:
-            # header 是表头，从第二行开始提取
             data_start_idx = 1
         else:
-            # header 是数据，从第三行开始提取（跳过表头和第一行数据）
             data_start_idx = 2
 
         # 提取值
         values = []
         for row_idx, row in enumerate(table_rows[data_start_idx:], start=data_start_idx):
             if isinstance(row, list) and target_col_idx < len(row):
-                val = str(row[target_col_idx]).strip() if row[target_col_idx] else ""
-                values.append(val)
+                val = row[target_col_idx]
+                values.append(self._format_value(val))
             elif isinstance(row, dict):
-                val = str(row.get(target_col_idx, "")).strip()
-                values.append(val)
+                val = row.get(target_col_idx, "")
+                values.append(self._format_value(val))
 
         logger.info(f"从 Word 表格列 {target_col_idx} 提取到 {len(values)} 个值: {values[:3]}")
         return values
 
+    def _format_value(self, val: Any) -> str:
+        """
+        格式化值为字符串，保持原始格式
+
+        Args:
+            val: 原始值
+
+        Returns:
+            格式化后的字符串
+        """
+        if val is None:
+            return ""
+
+        if isinstance(val, str):
+            return val.strip()
+
+        if isinstance(val, bool):
+            return "true" if val else "false"
+
+        if isinstance(val, (int, float)):
+            if isinstance(val, float):
+                if val == int(val):
+                    return str(int(val))
+                else:
+                    formatted = f"{val:.10f}".rstrip('0').rstrip('.')
+                    return formatted
+            else:
+                return str(val)
+
+        return str(val)
+
+    def _find_best_matching_column(self, headers: List, field_name: str) -> Optional[int]:
+        """
+        查找最佳匹配的列索引
+
+        使用多层匹配策略:
+        1. 精确匹配（忽略大小写）
+        2. 子字符串匹配（字段名在表头中，或表头在字段名中）
+        3. 关键词重叠匹配（中文字符串分割后比对）
+
+        Args:
+            headers: 表头列表
+            field_name: 要匹配的字段名
+
+        Returns:
+            匹配的列索引，找不到返回 None
+        """
+        field_lower = field_name.lower().strip()
+        field_keywords = set(field_lower.replace(" ", "").split())
+
+        best_match_idx = None
+        best_match_score = 0
+
+        for idx, header in enumerate(headers):
+            header_str = str(header).strip()
+            header_lower = header_str.lower()
+
+            # 策略1: 精确匹配（忽略大小写）
+            if header_lower == field_lower:
+                return idx
+
+            # 策略2: 子字符串匹配
+            if field_lower in header_lower or header_lower in field_lower:
+                score = max(len(field_lower), len(header_lower)) / min(len(field_lower) + 1, len(header_lower) + 1)
+                if score > best_match_score:
+                    best_match_score = score
+                    best_match_idx = idx
+                continue
+
+            # 策略3: 关键词重叠匹配（适用于中文）
+            header_keywords = set(header_lower.replace(" ", "").split())
+            overlap = field_keywords & header_keywords
+            if overlap and len(overlap) > 0:
+                score = len(overlap) / max(len(field_keywords), len(header_keywords), 1)
+                if score > best_match_score:
+                    best_match_score = score
+                    best_match_idx = idx
+
+        if best_match_score >= 0.3:
+            logger.info(f"模糊匹配: {field_name} -> {headers[best_match_idx]} (分数: {best_match_score:.2f})")
+            return best_match_idx
+
+        return None
     def _extract_column_values(self, rows: List, columns: List, field_name: str) -> List[str]:
         """
         从 rows 和 columns 中提取指定列的值
@@ -1012,27 +1396,25 @@ class TemplateFillService:
         if not rows or not columns:
             return []
 
-        # 查找匹配的列（模糊匹配）
-        target_col = None
-        for col in columns:
-            col_str = str(col)
-            if field_name.lower() in col_str.lower() or col_str.lower() in field_name.lower():
-                target_col = col
-                break
+        # 使用增强的匹配算法查找最佳匹配的列索引
+        target_idx = self._find_best_matching_column(columns, field_name)
 
-        if not target_col:
+        if target_idx is None:
             logger.warning(f"未找到匹配列: {field_name}, 可用列: {columns}")
             return []
 
+        target_col = columns[target_idx]
+        logger.info(f"列匹配成功: {field_name} -> {target_col} (索引: {target_idx})")
+
         values = []
         for row in rows:
             if isinstance(row, dict):
                 val = row.get(target_col, "")
-            elif isinstance(row, list) and target_col in columns:
-                val = row[columns.index(target_col)]
+            elif isinstance(row, list) and target_idx < len(row):
+                val = row[target_idx]
             else:
                 val = ""
-            values.append(str(val) if val is not None else "")
+            values.append(self._format_value(val))
 
         return values
 
@@ -1046,7 +1428,6 @@ class TemplateFillService:
         Returns:
             (值列表, 置信度) 元组
         """
-        # 提取置信度
         confidence = 0.5
         if isinstance(result, dict) and "confidence" in result:
             try:
@@ -1057,28 +1438,25 @@ class TemplateFillService:
                 pass
 
         if isinstance(result, dict):
-            # 优先找 values 数组
             if "values" in result and isinstance(result["values"], list):
-                vals = [str(v).strip() for v in result["values"] if v and str(v).strip()]
+                vals = [self._format_value(v).strip() for v in result["values"] if self._format_value(v).strip()]
                 if vals:
                     return vals, confidence
-            # 尝试找 value 字段
             if "value" in result:
-                val = str(result["value"]).strip()
+                val = self._format_value(result["value"]).strip()
                 if val:
                     return [val], confidence
-            # 尝试找任何数组类型的键
             for key in result.keys():
                 val = result[key]
                 if isinstance(val, list) and len(val) > 0:
                     if all(isinstance(v, (str, int, float, bool)) or v is None for v in val):
-                        vals = [str(v).strip() for v in val if v is not None and str(v).strip()]
+                        vals = [self._format_value(v).strip() for v in val if v is not None and self._format_value(v).strip()]
                         if vals:
                             return vals, confidence
                 elif isinstance(val, (str, int, float, bool)):
-                    return [str(val).strip()], confidence
+                    return [self._format_value(val).strip()], confidence
         elif isinstance(result, list):
-            vals = [str(v).strip() for v in result if v is not None and str(v).strip()]
+            vals = [self._format_value(v).strip() for v in result if v is not None and self._format_value(v).strip()]
             if vals:
                 return vals, confidence
         return [], confidence
@@ -1215,15 +1593,15 @@ class TemplateFillService:
             if isinstance(parsed, dict):
                 # 如果是 {"values": [...]} 格式，提取 values
                 if "values" in parsed and isinstance(parsed["values"], list):
-                    return [str(v).strip() for v in parsed["values"] if v and str(v).strip()]
+                    return [self._format_value(v).strip() for v in parsed["values"] if self._format_value(v).strip()]
                 # 如果是其他 dict 格式，尝试找 values 键
                 for key in ["values", "value", "data", "result"]:
                     if key in parsed and isinstance(parsed[key], list):
-                        return [str(v).strip() for v in parsed[key] if v and str(v).strip()]
+                        return [self._format_value(v).strip() for v in parsed[key] if self._format_value(v).strip()]
                     elif key in parsed:
-                        return [str(parsed[key]).strip()]
+                        return [self._format_value(parsed[key]).strip()]
             elif isinstance(parsed, list):
-                return [str(v).strip() for v in parsed if v and str(v).strip()]
+                return [self._format_value(v).strip() for v in parsed if self._format_value(v).strip()]
         except (json.JSONDecodeError, TypeError):
             pass
 
@@ -1239,14 +1617,14 @@ class TemplateFillService:
                         result = []
                         for item in arr:
                             if isinstance(item, dict) and "values" in item and isinstance(item["values"], list):
-                                result.extend([str(v).strip() for v in item["values"] if v and str(v).strip()])
+                                result.extend([self._format_value(v).strip() for v in item["values"] if self._format_value(v).strip()])
                             elif isinstance(item, dict):
                                 result.append(str(item))
                             else:
-                                result.append(str(item))
+                                result.append(self._format_value(item))
                         if result:
                             return result
-                    return [str(v).strip() for v in arr if v and str(v).strip()]
+                    return [self._format_value(v).strip() for v in arr if self._format_value(v).strip()]
             except:
                 pass
 
@@ -1337,27 +1715,37 @@ class TemplateFillService:
                     hint_text = f"{user_hint}。{hint_text}"
 
                 # 构建针对字段提取的提示词
-                prompt = f"""你是一个专业的数据提取专家。请从以下文档内容中提取与"{field.name}"相关的所有数据。
+                prompt = f"""你是一个专业的数据提取专家。请从以下文档内容中提取与"{field.name}"完全匹配的数据。
 
-字段提示: {hint_text}
+【重要】字段名: "{field.name}"
+【重要】字段提示: {hint_text}
+
+请严格按照以下步骤操作：
+1. 在文档中搜索与"{field.name}"完全相同或高度相关的关键词
+2. 找到后，提取该关键词后的数值（注意：只要数值，不要单位）
+3. 如果是表格中的数据，直接提取该单元格的数值
+4. 如果是段落描述，在关键词附近找数值
+
+【重要】返回值规则：
+- 只返回纯数值，不要单位（如 "4.9" 而不是 "4.9万亿元"）
+- 如果原文是"4.9万亿元"，返回 "4.9"
+- 如果原文是"144000万册"，返回 "144000"
+- 如果是百分比如"增长7.7%"，返回 "7.7"
+- 如果没有找到完全匹配的数据，返回空数组
 
 文档内容：
-{doc.content[:8000] if doc.content else ""}
-
-请完成以下任务：
-1. 仔细阅读文档，找出所有与"{field.name}"相关的数据
-2. 如果文档中有表格数据，提取表格中的对应列值
-3. 如果文档中是段落描述，提取其中的关键数值或结论
-4. 返回提取的所有值（可能多个，用数组存储）
+{doc.content[:10000] if doc.content else ""}
 
 请用严格的 JSON 格式返回：
 {{
-    "values": ["值1", "值2", ...],
+    "values": ["值1", "值2", ...],  // 只填数值，不要单位
     "source": "数据来源说明",
     "confidence": 0.0到1.0之间的置信度
 }}
 
-如果没有找到相关数据，返回空数组 values: []"""
+示例：
+- 如果字段是"图书馆总藏量（万册）"且文档说"图书总藏量14.4亿册"，返回 values: ["144000"]
+- 如果字段是"国内旅游收入（亿元）"且文档说"国内旅游收入4.9万亿元"，返回 values: ["49000"]"""
 
                 messages = [
                     {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据提取助手，擅长从政府统计公报等文档中提取数据。请严格按JSON格式输出。"},
@@ -1367,7 +1755,7 @@ class TemplateFillService:
                 response = await self.llm.chat(
                     messages=messages,
                     temperature=0.1,
-                    max_tokens=5000
+                    max_tokens=4000
                 )
 
                 content = self.llm.extract_message_content(response)
@@ -1434,7 +1822,8 @@ class TemplateFillService:
     async def _generate_fields_with_ai(
         self,
         file_path: str,
-        file_type: str
+        file_type: str,
+        source_contents: List[dict] = None
     ) -> Optional[List[TemplateField]]:
         """
         使用 AI 为空表生成表头字段
@@ -1454,28 +1843,35 @@ class TemplateFillService:
             content_sample = ""
 
             # 读取 Excel 内容检查是否为空
+            content_sample = ""
             if file_type in ["xlsx", "xls"]:
                 df = pd.read_excel(file_path, header=None)
                 if df.shape[0] == 0 or df.shape[1] == 0:
                     logger.info("Excel 表格为空")
-                    # 生成默认字段
-                    return [TemplateField(
-                        cell=self._column_to_cell(i),
-                        name=f"字段{i+1}",
-                        field_type="text",
-                        required=False,
-                        hint="请填写此字段"
-                    ) for i in range(5)]
-
-                # 表格有数据但没有表头
-                if df.shape[1] > 0:
-                    # 读取第一行作为参考，看是否为空
-                    first_row = df.iloc[0].tolist() if len(df) > 0 else []
-                    if not any(pd.notna(v) and str(v).strip() != '' for v in first_row):
-                        # 第一行为空，AI 生成表头
-                        content_sample = df.iloc[:10].to_string() if len(df) >= 10 else df.to_string()
+                    # 即使 Excel 为空，如果有源文档，仍然尝试使用 AI 生成表头
+                    if not source_contents:
+                        logger.info("Excel 为空且没有源文档，使用默认字段名")
+                        return [TemplateField(
+                            cell=self._column_to_cell(i),
+                            name=f"字段{i+1}",
+                            field_type="text",
+                            required=False,
+                            hint="请填写此字段"
+                        ) for i in range(5)]
+                    # 有源文档，继续调用 AI 生成表头
+                    logger.info("Excel 为空但有源文档，使用源文档内容生成表头...")
+                else:
+                    # 表格有数据但没有表头
+                    if df.shape[1] > 0:
+                        # 读取第一行作为参考，看是否为空
+                        first_row = df.iloc[0].tolist() if len(df) > 0 else []
+                        if not any(pd.notna(v) and str(v).strip() != '' for v in first_row):
+                            # 第一行为空，AI 生成表头
+                            content_sample = df.iloc[:10].to_string() if len(df) >= 10 else df.to_string()
+                        else:
+                            content_sample = df.to_string()
                     else:
-                        content_sample = df.to_string()
+                        content_sample = ""
 
             elif file_type == "docx":
                 # Word 文档：尝试使用 docx_parser 提取内容
@@ -1506,21 +1902,56 @@ class TemplateFillService:
                 return None
 
             # 调用 AI 生成表头
-            prompt = f"""你是一个专业的表格设计助手。请为以下空白表格生成合适的表头字段。
+            # 根据源文档内容生成表头
+            source_info = ""
+            logger.info(f"[DEBUG] _generate_fields_with_ai received source_contents: {len(source_contents) if source_contents else 0} items")
+            if source_contents:
+                for sc in source_contents:
+                    logger.info(f"[DEBUG]   source doc: filename={sc.get('filename')}, content_len={len(sc.get('content', ''))}, titles={len(sc.get('titles', []))}, tables_count={sc.get('tables_count', 0)}, has_tables_summary={bool(sc.get('tables_summary'))}")
+                source_info = "\n\n【源文档内容摘要】（根据以下文档内容生成表头）：\n"
+                for idx, src in enumerate(source_contents[:5]):  # 最多5个源文档
+                    filename = src.get("filename", f"文档{idx+1}")
+                    doc_type = src.get("doc_type", "unknown")
+                    content = src.get("content", "")[:3000]  # 限制内容长度
+                    titles = src.get("titles", [])[:10]  # 最多10个标题
+                    tables_count = src.get("tables_count", 0)
+                    tables_summary = src.get("tables_summary", "")
 
-表格内容预览：
-{content_sample[:2000] if content_sample else "空白表格"}
+                    source_info += f"\n--- 文档 {idx+1}: {filename} ({doc_type}) ---\n"
+                    # 处理 titles（可能是字符串列表或字典列表）
+                    if titles:
+                        title_texts = []
+                        for t in titles[:5]:
+                            if isinstance(t, dict):
+                                title_texts.append(t.get('text', ''))
+                            else:
+                                title_texts.append(str(t))
+                        if title_texts:
+                            source_info += f"【章节标题】: {', '.join(title_texts)}\n"
+                    if tables_count > 0:
+                        source_info += f"【包含表格数】: {tables_count}\n"
+                    if tables_summary:
+                        source_info += f"{tables_summary}\n"
+                    elif content:
+                        source_info += f"【内容预览】: {content[:1500]}...\n"
 
-请生成5-10个简洁的表头字段名，这些字段应该：
-1. 简洁明了，易于理解
-2. 适合作为表格列标题
-3. 之间有明显的区分度
+            prompt = f"""你是一个专业的表格设计助手。请根据源文档内容生成合适的表格表头字段。
+
+任务：用户有一些源文档（包含表格数据），需要填写到空白表格模板中。源文档中的表格如下：
+
+{source_info}
+
+【重要要求】
+1. 请仔细阅读上面的源文档表格，找出所有不同的列名（如"产品名称"、"1995年产量"、"按资产总额计算(%)"等）
+2. 直接使用这些实际的列名作为表头字段名，不要生成新的或同义词
+3. 如果一个源文档有多个表格，请为每个表格选择合适的列名
+4. 生成3-8个表头字段，优先选择数据量大的表格的列
 
 请严格按照以下 JSON 格式输出（只需输出 JSON，不要其他内容）：
 {{
     "fields": [
-        {{"name": "字段名1", "hint": "字段说明提示1"}},
-        {{"name": "字段名2", "hint": "字段说明提示2"}}
+        {{"name": "实际列名1", "hint": "对该列的说明"}},
+        {{"name": "实际列名2", "hint": "对该列的说明"}}
     ]
 }}
 """