diff --git a/backend/.env.example b/backend/.env.example
index 06de962..80afac5 100644
--- a/backend/.env.example
+++ b/backend/.env.example
@@ -29,9 +29,14 @@ REDIS_URL="redis://localhost:6379/0"
 
 # ==================== LLM AI 配置 ====================
 # 大语言模型 API 配置
-LLM_API_KEY="your_api_key_here"
-LLM_BASE_URL=""
-LLM_MODEL_NAME=""
+# 支持 OpenAI 兼容格式 (DeepSeek, 智谱 GLM, 阿里等)
+# 智谱 AI (Zhipu AI) GLM 系列:
+#   - 模型: glm-4-flash (快速文本模型), glm-4 (标准), glm-4-plus (高性能)
+#   - API: https://open.bigmodel.cn
+#   - API Key: https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys
+LLM_API_KEY="ca79ad9f96524cd5afc3e43ca97f347d.cpiLLx2oyitGvTeU"
+LLM_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
+LLM_MODEL_NAME="glm-4v-plus"
 
 # ==================== Supabase 配置 ====================
 # Supabase 项目配置
diff --git a/backend/app/api/endpoints/ai_analyze.py b/backend/app/api/endpoints/ai_analyze.py
index 7bdd930..ae13191 100644
--- a/backend/app/api/endpoints/ai_analyze.py
+++ b/backend/app/api/endpoints/ai_analyze.py
@@ -10,6 +10,8 @@ import os
 
 from app.services.excel_ai_service import excel_ai_service
 from app.services.markdown_ai_service import markdown_ai_service
+from app.services.template_fill_service import template_fill_service
+from app.services.word_ai_service import word_ai_service
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -340,3 +342,144 @@ async def get_markdown_outline(
     except Exception as e:
         logger.error(f"获取 Markdown 大纲失败: {str(e)}")
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取大纲失败: {str(e)}")
+
+
+@router.post("/analyze/txt")
+async def analyze_txt(
+    file: UploadFile = File(...),
+):
+    """
+    上传并使用 AI 分析 TXT 文本文件，提取结构化数据
+
+    将非结构化文本转换为结构化表格数据，便于后续填表使用
+
+    Args:
+        file: 上传的 TXT 文件
+
+    Returns:
+        dict: 分析结果，包含结构化表格数据
+    """
+    if not file.filename:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="文件名为空")
+
+    file_ext = file.filename.split('.')[-1].lower()
+    if file_ext not in ['txt', 'text']:
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail=f"不支持的文件类型: {file_ext}，仅支持 .txt"
+        )
+
+    try:
+        # 读取文件内容
+        content = await file.read()
+
+        # 保存到临时文件
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='wb', suffix='.txt', delete=False) as tmp:
+            tmp.write(content)
+            tmp_path = tmp.name
+
+        try:
+            logger.info(f"开始 AI 分析 TXT 文件: {file.filename}")
+
+            # 使用 template_fill_service 的 AI 分析方法
+            result = await template_fill_service.analyze_txt_with_ai(
+                content=content.decode('utf-8', errors='replace'),
+                filename=file.filename
+            )
+
+            if result:
+                logger.info(f"TXT AI 分析成功: {file.filename}")
+                return {
+                    "success": True,
+                    "filename": file.filename,
+                    "structured_data": result
+                }
+            else:
+                logger.warning(f"TXT AI 分析返回空结果: {file.filename}")
+                return {
+                    "success": False,
+                    "filename": file.filename,
+                    "error": "AI 分析未能提取到结构化数据",
+                    "structured_data": None
+                }
+
+        finally:
+            # 清理临时文件
+            if os.path.exists(tmp_path):
+                os.unlink(tmp_path)
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"TXT AI 分析过程中出错: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"分析失败: {str(e)}")
+
+
+# ==================== Word 文档 AI 解析 ====================
+
+@router.post("/analyze/word")
+async def analyze_word(
+    file: UploadFile = File(...),
+    user_hint: str = Query("", description="用户提示词，如'请提取表格数据'")
+):
+    """
+    使用 AI 解析 Word 文档，提取结构化数据
+
+    适用于从非结构化的 Word 文档中提取表格数据、键值对等信息
+
+    Args:
+        file: 上传的 Word 文件
+        user_hint: 用户提示词
+
+    Returns:
+        dict: 包含结构化数据的解析结果
+    """
+    if not file.filename:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="文件名为空")
+
+    file_ext = file.filename.split('.')[-1].lower()
+    if file_ext not in ['docx']:
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail=f"不支持的文件类型: {file_ext}，仅支持 .docx"
+        )
+
+    try:
+        # 保存上传的文件
+        content = await file.read()
+        suffix = f".{file_ext}"
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix) as tmp:
+            tmp.write(content)
+            tmp_path = tmp.name
+
+        try:
+            # 使用 AI 解析 Word 文档
+            result = await word_ai_service.parse_word_with_ai(
+                file_path=tmp_path,
+                user_hint=user_hint or "请提取文档中的所有结构化数据，包括表格、键值对等"
+            )
+
+            if result.get("success"):
+                return {
+                    "success": True,
+                    "filename": file.filename,
+                    "result": result
+                }
+            else:
+                return {
+                    "success": False,
+                    "filename": file.filename,
+                    "error": result.get("error", "AI 解析失败"),
+                    "result": None
+                }
+
+        finally:
+            # 清理临时文件
+            if os.path.exists(tmp_path):
+                os.unlink(tmp_path)
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Word AI 分析过程中出错: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"分析失败: {str(e)}")
diff --git a/backend/app/api/endpoints/documents.py b/backend/app/api/endpoints/documents.py
index e8e206a..72a09b6 100644
--- a/backend/app/api/endpoints/documents.py
+++ b/backend/app/api/endpoints/documents.py
@@ -257,6 +257,50 @@ async def process_document(
             structured_data=result.data.get("structured_data")
         )
 
+        # 如果是 Word 文档，使用 AI 深度解析
+        if doc_type == "docx":
+            await redis_db.set_task_status(
+                task_id, status="processing",
+                meta={"progress": 40, "message": "正在使用 AI 解析 Word 文档"}
+            )
+
+            try:
+                from app.services.word_ai_service import word_ai_service
+
+                logger.info(f"开始 AI 解析 Word 文档: {original_filename}")
+                ai_result = await word_ai_service.parse_word_with_ai(
+                    file_path=file_path,
+                    user_hint="请提取文档中的所有结构化数据，包括表格、键值对、列表项等"
+                )
+
+                if ai_result.get("success"):
+                    # 更新 MongoDB 文档，添加 AI 解析结果
+                    ai_data = {
+                        "ai_parsed": True,
+                        "parse_type": ai_result.get("type", "unknown"),
+                        "headers": ai_result.get("headers", []),
+                        "rows": ai_result.get("rows", []),
+                        "tables": ai_result.get("tables", []),
+                        "key_values": ai_result.get("key_values", {}),
+                        "list_items": ai_result.get("list_items", []),
+                        "summary": ai_result.get("summary", ""),
+                        "description": ai_result.get("description", "")
+                    }
+
+                    await mongodb.update_document(doc_id, {
+                        "ai_analysis": ai_data,
+                        "structured_data": {
+                            **result.data.get("structured_data", {}),
+                            **ai_data
+                        }
+                    })
+                    logger.info(f"Word AI 解析成功: {original_filename}, type={ai_result.get('type')}")
+                else:
+                    logger.warning(f"Word AI 解析返回失败: {ai_result.get('error')}")
+
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Word AI 解析异常: {str(e)}", exc_info=True)
+
         # 如果是 Excel，存储到 MySQL + AI生成描述 + RAG索引
         if doc_type in ["xlsx", "xls"]:
             await update_task_status(
diff --git a/backend/app/api/endpoints/templates.py b/backend/app/api/endpoints/templates.py
index 625b274..bdbb3f0 100644
--- a/backend/app/api/endpoints/templates.py
+++ b/backend/app/api/endpoints/templates.py
@@ -89,6 +89,13 @@ class ExportRequest(BaseModel):
     format: str = "xlsx"  # xlsx 或 docx
 
 
+class FillAndExportRequest(BaseModel):
+    """填充并导出请求 - 直接填充原始模板"""
+    template_path: str  # 模板文件路径
+    filled_data: dict  # 填写数据，格式: {字段名: [值1, 值2, ...]} 或 {字段名: 单个值}
+    format: str = "xlsx"  # xlsx 或 docx
+
+
 # ==================== 接口实现 ====================
 
 @router.post("/upload")
@@ -692,3 +699,427 @@ async def export_to_word(
         Word 文件流
     """
     return await _export_to_word(filled_data, template_id)
+
+
+@router.post("/fill-and-export")
+async def fill_and_export_template(
+    request: FillAndExportRequest,
+):
+    """
+    填充原始模板并导出
+
+    直接打开原始模板文件，将数据填入模板的表格中，然后导出
+
+    Args:
+        request: 填充并导出请求
+
+    Returns:
+        填充后的模板文件流
+    """
+    import os
+
+    logger.info(f"=== fill-and-export 请求 ===")
+    logger.info(f"template_path: {request.template_path}")
+    logger.info(f"format: {request.format}")
+    logger.info(f"filled_data: {request.filled_data}")
+    logger.info(f"filled_data 类型: {type(request.filled_data)}")
+    logger.info(f"filled_data 键数量: {len(request.filled_data) if request.filled_data else 0}")
+    logger.info(f"=========================")
+
+    template_path = request.template_path
+
+    # 检查模板文件是否存在
+    if not os.path.exists(template_path):
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"模板文件不存在: {template_path}")
+
+    file_ext = os.path.splitext(template_path)[1].lower()
+
+    try:
+        if file_ext in ['.xlsx', '.xls']:
+            return await _fill_and_export_excel(template_path, request.filled_data)
+        elif file_ext == '.docx':
+            return await _fill_and_export_word(template_path, request.filled_data)
+        else:
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail=f"不支持的模板格式: {file_ext}，仅支持 xlsx/xls/docx"
+            )
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"填充模板失败: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"填充模板失败: {str(e)}")
+
+
+async def _fill_and_export_word(template_path: str, filled_data: dict) -> StreamingResponse:
+    """
+    填充原始 Word 模板
+
+    打开原始 Word 模板，找到表格，将数据填入对应单元格
+
+    Args:
+        template_path: 模板文件路径
+        filled_data: 填写数据 {字段名: [值1, 值2, ...]}
+
+    Returns:
+        填充后的 Word 文件流
+    """
+    from docx import Document
+
+    logger.info(f"填充 Word 模板: {template_path}")
+    logger.info(f"填写数据字段: {list(filled_data.keys())}")
+
+    # 打开原始模板
+    doc = Document(template_path)
+
+    # 找到第一个表格（比赛模板通常是第一个表格）
+    if not doc.tables:
+        logger.warning("Word 模板中没有表格，创建新表格")
+        # 如果没有表格，创建一个
+        table = doc.add_table(rows=len(filled_data) + 1, cols=2)
+
+        # 表头
+        header_cells = table.rows[0].cells
+        header_cells[0].text = '字段名'
+        header_cells[1].text = '填写值'
+
+        # 数据行
+        for idx, (field_name, values) in enumerate(filled_data.items()):
+            row_cells = table.rows[idx + 1].cells
+            row_cells[0].text = field_name
+            if isinstance(values, list):
+                row_cells[1].text = '; '.join(str(v) for v in values if v)
+            else:
+                row_cells[1].text = str(values) if values else ''
+    else:
+        # 填充第一个表格
+        table = doc.tables[0]
+        logger.info(f"找到表格，行数: {len(table.rows)}, 列数: {len(table.columns)}")
+
+        # 打印表格内容（调试用）
+        logger.info("=== 表格内容预览 ===")
+        for row_idx, row in enumerate(table.rows[:5]):  # 只打印前5行
+            row_texts = [cell.text.strip() for cell in row.cells]
+            logger.info(f"  行{row_idx}: {row_texts}")
+        logger.info("========================")
+
+        # 构建字段名到列索引的映射
+        field_to_col = {}
+        if table.rows:
+            # 假设第一行是表头
+            header_row = table.rows[0]
+            for col_idx, cell in enumerate(header_row.cells):
+                field_name = cell.text.strip()
+                if field_name:
+                    field_to_col[field_name] = col_idx
+                    field_to_col[field_name.lower()] = col_idx  # 忽略大小写
+
+        logger.info(f"表头字段映射: {field_to_col}")
+        logger.info(f"待填充数据字段: {list(filled_data.keys())}")
+
+        # 填充数据
+        filled_count = 0
+        for field_name, values in filled_data.items():
+            # 查找匹配的列
+            col_idx = field_to_col.get(field_name)
+
+            if col_idx is None:
+                # 尝试模糊匹配
+                for c_idx in range(len(table.columns)):
+                    header_text = table.rows[0].cells[c_idx].text.strip().lower()
+                    if field_name.lower() in header_text or header_text in field_name.lower():
+                        col_idx = c_idx
+                        logger.info(f"模糊匹配成功: '{field_name}' -> 列 {col_idx}")
+                        break
+                else:
+                    col_idx = None
+
+            if col_idx is not None and col_idx < len(table.columns):
+                # 填充该列的所有数据行
+                if isinstance(values, list):
+                    value_str = '; '.join(str(v) for v in values if v)
+                else:
+                    value_str = str(values) if values else ''
+
+                # 填充每一行（从第二行开始，跳过表头）
+                for row_idx in range(1, min(len(table.rows), len(values) + 1) if isinstance(values, list) else 2):
+                    try:
+                        cell = table.rows[row_idx].cells[col_idx]
+                        if isinstance(values, list) and row_idx - 1 < len(values):
+                            cell.text = str(values[row_idx - 1]) if values[row_idx - 1] else ''
+                        elif not isinstance(values, list):
+                            if row_idx == 1:
+                                cell.text = str(values) if values else ''
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning(f"填充单元格失败 [{row_idx}][{col_idx}]: {e}")
+
+                filled_count += 1
+                logger.info(f"✅ 字段 '{field_name}' -> 列 {col_idx}, 值: {value_str[:50]}")
+            else:
+                logger.warning(f"❌ 未找到字段 '{field_name}' 对应的列")
+
+        logger.info(f"填充完成: {filled_count}/{len(filled_data)} 个字段")
+
+    # 保存到 BytesIO
+    output = io.BytesIO()
+    doc.save(output)
+    output.seek(0)
+
+    filename = f"filled_template.docx"
+
+    logger.info(f"Word 模板填充完成")
+
+    return StreamingResponse(
+        io.BytesIO(output.getvalue()),
+        media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
+        headers={"Content-Disposition": f"attachment; filename={filename}"}
+    )
+
+
+async def _fill_and_export_excel(template_path: str, filled_data: dict) -> StreamingResponse:
+    """
+    填充原始 Excel 模板
+
+    打开原始 Excel 模板，找到对应列，将数据填入
+
+    Args:
+        template_path: 模板文件路径
+        filled_data: 填写数据 {字段名: [值1, 值2, ...]}
+
+    Returns:
+        填充后的 Excel 文件流
+    """
+    from openpyxl import load_workbook
+    import os
+
+    logger.info(f"填充 Excel 模板: {template_path}")
+    logger.info(f"填写数据: {list(filled_data.keys())}")
+
+    # 检查文件是否存在
+    if not os.path.exists(template_path):
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"模板文件不存在: {template_path}")
+
+    # 打开原始模板
+    wb = load_workbook(template_path)
+    ws = wb.active  # 获取当前工作表
+
+    logger.info(f"工作表: {ws.title}, 行数: {ws.max_row}, 列数: {ws.max_column}")
+
+    # 读取表头行（假设第一行是表头）
+    header_row = 1
+    field_to_col = {}
+
+    for col_idx in range(1, ws.max_column + 1):
+        cell_value = ws.cell(row=header_row, column=col_idx).value
+        if cell_value:
+            field_name = str(cell_value).strip()
+            field_to_col[field_name] = col_idx
+            field_to_col[field_name.lower()] = col_idx  # 忽略大小写
+
+    logger.info(f"表头字段映射: {field_to_col}")
+
+    # 计算最大行数
+    max_rows = 1
+    for values in filled_data.values():
+        if isinstance(values, list):
+            max_rows = max(max_rows, len(values))
+
+    # 填充数据
+    for field_name, values in filled_data.items():
+        # 查找匹配的列
+        col_idx = field_to_col.get(field_name)
+
+        if col_idx is None:
+            # 尝试模糊匹配
+            for col_idx in range(1, ws.max_column + 1):
+                header_text = str(ws.cell(row=header_row, column=col_idx).value or '').strip().lower()
+                if field_name.lower() in header_text or header_text in field_name.lower():
+                    break
+            else:
+                col_idx = None
+
+        if col_idx is not None:
+            # 填充数据（从第二行开始）
+            if isinstance(values, list):
+                for row_idx, value in enumerate(values, start=2):
+                    ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value if value else '')
+            else:
+                ws.cell(row=2, column=col_idx, value=values if values else '')
+
+            logger.info(f"字段 {field_name} -> 列 {col_idx}, 值数量: {len(values) if isinstance(values, list) else 1}")
+        else:
+            logger.warning(f"未找到字段 {field_name} 对应的列")
+
+    # 如果需要扩展行数
+    current_max_row = ws.max_row
+    if max_rows > current_max_row - 1:  # -1 是因为表头占一行
+        # 扩展样式（简单复制最后一行）
+        for row_idx in range(current_max_row + 1, max_rows + 2):
+            for col_idx in range(1, ws.max_column + 1):
+                source_cell = ws.cell(row=current_max_row, column=col_idx)
+                target_cell = ws.cell(row=row_idx, column=col_idx)
+                # 复制值（如果有对应数据）
+                if isinstance(filled_data.get(str(ws.cell(row=1, column=col_idx).value), []), list):
+                    data_idx = row_idx - 2
+                    data_list = filled_data.get(str(ws.cell(row=1, column=col_idx).value), [])
+                    if data_idx < len(data_list):
+                        target_cell.value = data_list[data_idx]
+
+    # 保存到 BytesIO
+    output = io.BytesIO()
+    wb.save(output)
+    output.seek(0)
+
+    # 关闭工作簿
+    wb.close()
+
+    filename = f"filled_template.xlsx"
+
+    logger.info(f"Excel 模板填充完成")
+
+    return StreamingResponse(
+        io.BytesIO(output.getvalue()),
+        media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet",
+        headers={"Content-Disposition": f"attachment; filename={filename}"}
+    )
+
+
+# ==================== Word 文档结构化字段提取接口 ====================
+
+@router.post("/parse-word-structure")
+async def parse_word_structure(
+    file: UploadFile = File(...),
+):
+    """
+    上传 Word 文档，提取结构化字段并存入数据库
+
+    专门用于比赛场景：从 Word 表格模板中提取字段定义
+    （字段名、提示词、字段类型等）并存入 MongoDB
+
+    Args:
+        file: 上传的 Word 文件
+
+    Returns:
+        提取的结构化字段信息
+    """
+    if not file.filename:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="文件名为空")
+
+    file_ext = file.filename.split('.')[-1].lower()
+    if file_ext != 'docx':
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail=f"不支持的文件类型: {file_ext}，仅支持 docx"
+        )
+
+    try:
+        # 1. 保存文件
+        content = await file.read()
+        saved_path = file_service.save_uploaded_file(
+            content,
+            file.filename,
+            subfolder="word_templates"
+        )
+        logger.info(f"Word 文件已保存: {saved_path}")
+
+        # 2. 解析文档，提取结构化数据
+        parser = ParserFactory.get_parser(saved_path)
+        parse_result = parser.parse(saved_path)
+
+        if not parse_result.success:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail=parse_result.error)
+
+        # 3. 提取表格模板字段
+        from app.core.document_parser.docx_parser import DocxParser
+        docx_parser = DocxParser()
+        template_fields = docx_parser.extract_template_fields_from_docx(saved_path)
+
+        logger.info(f"从 Word 文档提取到 {len(template_fields)} 个字段")
+
+        # 4. 提取完整的结构化信息
+        template_info = docx_parser.parse_tables_for_template(saved_path)
+
+        # 5. 存储到 MongoDB
+        doc_id = await mongodb.insert_document(
+            doc_type="docx",
+            content=parse_result.data.get("content", ""),
+            metadata={
+                **parse_result.metadata,
+                "original_filename": file.filename,
+                "file_path": saved_path,
+                "template_fields": template_fields,
+                "table_count": len(template_info.get("tables", [])),
+                "field_count": len(template_fields)
+            },
+            structured_data={
+                **parse_result.data.get("structured_data", {}),
+                "template_fields": template_fields,
+                "template_info": template_info
+            }
+        )
+
+        logger.info(f"Word 文档结构化信息已存入 MongoDB, doc_id: {doc_id}")
+
+        # 6. 返回结果
+        return {
+            "success": True,
+            "doc_id": doc_id,
+            "filename": file.filename,
+            "file_path": saved_path,
+            "field_count": len(template_fields),
+            "fields": template_fields,
+            "tables": template_info.get("tables", []),
+            "metadata": {
+                "paragraph_count": parse_result.metadata.get("paragraph_count", 0),
+                "table_count": parse_result.metadata.get("table_count", 0),
+                "word_count": parse_result.metadata.get("word_count", 0),
+                "has_tables": parse_result.metadata.get("has_tables", False)
+            }
+        }
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"解析 Word 文档结构失败: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"解析失败: {str(e)}")
+
+
+@router.get("/word-fields/{doc_id}")
+async def get_word_template_fields(
+    doc_id: str,
+):
+    """
+    根据 doc_id 获取 Word 文档的模板字段信息
+
+    Args:
+        doc_id: MongoDB 文档 ID
+
+    Returns:
+        模板字段信息
+    """
+    try:
+        doc = await mongodb.get_document(doc_id)
+
+        if not doc:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"文档不存在: {doc_id}")
+
+        # 从 structured_data 中提取模板字段信息
+        structured_data = doc.get("structured_data", {})
+        template_fields = structured_data.get("template_fields", [])
+        template_info = structured_data.get("template_info", {})
+
+        return {
+            "success": True,
+            "doc_id": doc_id,
+            "filename": doc.get("metadata", {}).get("original_filename", ""),
+            "fields": template_fields,
+            "tables": template_info.get("tables", []),
+            "field_count": len(template_fields),
+            "metadata": doc.get("metadata", {})
+        }
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取 Word 模板字段失败: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取失败: {str(e)}")
diff --git a/backend/app/core/database/mongodb.py b/backend/app/core/database/mongodb.py
index 90ddb44..0a20cd2 100644
--- a/backend/app/core/database/mongodb.py
+++ b/backend/app/core/database/mongodb.py
@@ -99,6 +99,28 @@ class MongoDB:
         logger.info(f"✓ 文档已存入MongoDB: [{doc_type}] {filename} | ID: {doc_id}")
         return doc_id
 
+    async def update_document(self, doc_id: str, updates: Dict[str, Any]) -> bool:
+        """
+        更新文档
+
+        Args:
+            doc_id: 文档ID
+            updates: 要更新的字段字典
+
+        Returns:
+            是否更新成功
+        """
+        from bson import ObjectId
+        try:
+            result = await self.documents.update_one(
+                {"_id": ObjectId(doc_id)},
+                {"$set": updates}
+            )
+            return result.modified_count > 0
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"更新文档失败 {doc_id}: {str(e)}")
+            return False
+
     async def get_document(self, doc_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """根据ID获取文档"""
         from bson import ObjectId
diff --git a/backend/app/core/document_parser/docx_parser.py b/backend/app/core/document_parser/docx_parser.py
index 03c341d..db79512 100644
--- a/backend/app/core/document_parser/docx_parser.py
+++ b/backend/app/core/document_parser/docx_parser.py
@@ -59,7 +59,13 @@ class DocxParser(BaseParser):
             paragraphs = []
             for para in doc.paragraphs:
                 if para.text.strip():
-                    paragraphs.append(para.text)
+                    paragraphs.append({
+                        "text": para.text,
+                        "style": str(para.style.name) if para.style else "Normal"
+                    })
+
+            # 提取段落纯文本（用于 AI 解析）
+            paragraphs_text = [p["text"] for p in paragraphs if p["text"].strip()]
 
             # 提取表格内容
             tables_data = []
@@ -77,8 +83,25 @@ class DocxParser(BaseParser):
                         "column_count": len(table_rows[0]) if table_rows else 0
                     })
 
-            # 合并所有文本
-            full_text = "\n".join(paragraphs)
+            # 提取图片/嵌入式对象信息
+            images_info = self._extract_images_info(doc, path)
+
+            # 合并所有文本（包括图片描述）
+            full_text_parts = []
+            full_text_parts.append("【文档正文】")
+            full_text_parts.extend(paragraphs_text)
+
+            if tables_data:
+                full_text_parts.append("\n【文档表格】")
+                for idx, table in enumerate(tables_data):
+                    full_text_parts.append(f"--- 表格 {idx + 1} ---")
+                    for row in table["rows"]:
+                        full_text_parts.append(" | ".join(str(cell) for cell in row))
+
+            if images_info.get("image_count", 0) > 0:
+                full_text_parts.append(f"\n【文档图片】文档包含 {images_info['image_count']} 张图片/图表")
+
+            full_text = "\n".join(full_text_parts)
 
             # 构建元数据
             metadata = {
@@ -89,7 +112,9 @@ class DocxParser(BaseParser):
                 "table_count": len(tables_data),
                 "word_count": len(full_text),
                 "char_count": len(full_text.replace("\n", "")),
-                "has_tables": len(tables_data) > 0
+                "has_tables": len(tables_data) > 0,
+                "has_images": images_info.get("image_count", 0) > 0,
+                "image_count": images_info.get("image_count", 0)
             }
 
             # 返回结果
@@ -97,12 +122,16 @@ class DocxParser(BaseParser):
                 success=True,
                 data={
                     "content": full_text,
-                    "paragraphs": paragraphs,
+                    "paragraphs": paragraphs_text,
+                    "paragraphs_with_style": paragraphs,
                     "tables": tables_data,
+                    "images": images_info,
                     "word_count": len(full_text),
                     "structured_data": {
                         "paragraphs": paragraphs,
-                        "tables": tables_data
+                        "paragraphs_text": paragraphs_text,
+                        "tables": tables_data,
+                        "images": images_info
                     }
                 },
                 metadata=metadata
@@ -115,6 +144,59 @@ class DocxParser(BaseParser):
                 error=f"解析 Word 文档失败: {str(e)}"
             )
 
+    def extract_images_as_base64(self, file_path: str) -> List[Dict[str, str]]:
+        """
+        提取 Word 文档中的所有图片，返回 base64 编码列表
+
+        Args:
+            file_path: Word 文件路径
+
+        Returns:
+            图片列表，每项包含 base64 编码和图片类型
+        """
+        import zipfile
+        import base64
+        from io import BytesIO
+
+        images = []
+
+        try:
+            with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zf:
+                # 查找 word/media 目录下的图片文件
+                for filename in zf.namelist():
+                    if filename.startswith('word/media/'):
+                        # 获取图片类型
+                        ext = filename.split('.')[-1].lower()
+                        mime_types = {
+                            'png': 'image/png',
+                            'jpg': 'image/jpeg',
+                            'jpeg': 'image/jpeg',
+                            'gif': 'image/gif',
+                            'bmp': 'image/bmp'
+                        }
+                        mime_type = mime_types.get(ext, 'image/png')
+
+                        try:
+                            # 读取图片数据并转为 base64
+                            image_data = zf.read(filename)
+                            base64_data = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
+
+                            images.append({
+                                "filename": filename,
+                                "mime_type": mime_type,
+                                "base64": base64_data,
+                                "size": len(image_data)
+                            })
+                            logger.info(f"提取图片: {filename}, 大小: {len(image_data)} bytes")
+                        except Exception as e:
+                            logger.warning(f"提取图片失败 {filename}: {str(e)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"打开 Word 文档提取图片失败: {str(e)}")
+
+        logger.info(f"共提取 {len(images)} 张图片")
+        return images
+
     def extract_key_sentences(self, text: str, max_sentences: int = 10) -> List[str]:
         """
         从文本中提取关键句子
@@ -268,6 +350,60 @@ class DocxParser(BaseParser):
 
         return fields
 
+    def _extract_images_info(self, doc: Document, path: Path) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取 Word 文档中的图片/嵌入式对象信息
+
+        Args:
+            doc: Document 对象
+            path: 文件路径
+
+        Returns:
+            图片信息字典
+        """
+        import zipfile
+        from io import BytesIO
+
+        image_count = 0
+        image_descriptions = []
+        inline_shapes_count = 0
+
+        try:
+            # 方法1: 通过 inline shapes 统计图片
+            try:
+                inline_shapes_count = len(doc.inline_shapes)
+                if inline_shapes_count > 0:
+                    image_count = inline_shapes_count
+                    image_descriptions.append(f"文档包含 {inline_shapes_count} 个嵌入式图形/图片")
+            except Exception:
+                pass
+
+            # 方法2: 通过 ZIP 分析 document.xml 获取图片引用
+            try:
+                with zipfile.ZipFile(path, 'r') as zf:
+                    # 查找 word/media 目录下的图片文件
+                    media_files = [f for f in zf.namelist() if f.startswith('word/media/')]
+                    if media_files and not inline_shapes_count:
+                        image_count = len(media_files)
+                        image_descriptions.append(f"文档包含 {image_count} 个嵌入图片")
+
+                    # 检查是否有页眉页脚中的图片
+                    header_images = [f for f in zf.namelist() if 'header' in f.lower() and f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))]
+                    if header_images:
+                        image_descriptions.append(f"页眉/页脚包含 {len(header_images)} 个图片")
+            except Exception:
+                pass
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"提取图片信息失败: {str(e)}")
+
+        return {
+            "image_count": image_count,
+            "inline_shapes_count": inline_shapes_count,
+            "descriptions": image_descriptions,
+            "has_images": image_count > 0
+        }
+
     def _infer_field_type_from_hint(self, hint: str) -> str:
         """
         从提示词推断字段类型
diff --git a/backend/app/main.py b/backend/app/main.py
index 86c3a9d..6704a58 100644
--- a/backend/app/main.py
+++ b/backend/app/main.py
@@ -1,6 +1,13 @@
 """
 FastAPI 应用主入口
 """
+# ========== 压制 MongoDB 疯狂刷屏日志 ==========
+import logging
+logging.getLogger("pymongo").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("pymongo.topology").setLevel(logging.WARNING)
+logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING)
+# ==============================================
+
 import logging
 import logging.handlers
 import sys
diff --git a/backend/app/services/llm_service.py b/backend/app/services/llm_service.py
index 8878deb..fac51e3 100644
--- a/backend/app/services/llm_service.py
+++ b/backend/app/services/llm_service.py
@@ -65,7 +65,17 @@ class LLMService:
                 return response.json()
 
         except httpx.HTTPStatusError as e:
-            logger.error(f"LLM API 请求失败: {e.response.status_code} - {e.response.text}")
+            error_detail = e.response.text
+            logger.error(f"LLM API 请求失败: {e.response.status_code} - {error_detail}")
+            # 尝试解析错误信息
+            try:
+                import json
+                err_json = json.loads(error_detail)
+                err_code = err_json.get("error", {}).get("code", "unknown")
+                err_msg = err_json.get("error", {}).get("message", "unknown")
+                logger.error(f"API 错误码: {err_code}, 错误信息: {err_msg}")
+            except:
+                pass
             raise
         except Exception as e:
             logger.error(f"LLM API 调用异常: {str(e)}")
@@ -328,6 +338,154 @@ Excel 数据概览:
                 "analysis": None
             }
 
+    async def chat_with_images(
+        self,
+        text: str,
+        images: List[Dict[str, str]],
+        temperature: float = 0.7,
+        max_tokens: Optional[int] = None
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        调用视觉模型 API（支持图片输入）
+
+        Args:
+            text: 文本内容
+            images: 图片列表，每项包含 base64 编码和 mime_type
+                   格式: [{"base64": "...", "mime_type": "image/png"}, ...]
+            temperature: 温度参数
+            max_tokens: 最大 token 数
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: API 响应结果
+        """
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+
+        # 构建图片内容
+        image_contents = []
+        for img in images:
+            image_contents.append({
+                "type": "image_url",
+                "image_url": {
+                    "url": f"data:{img['mime_type']};base64,{img['base64']}"
+                }
+            })
+
+        # 构建消息
+        messages = [
+            {
+                "role": "user",
+                "content": [
+                    {
+                        "type": "text",
+                        "text": text
+                    },
+                    *image_contents
+                ]
+            }
+        ]
+
+        payload = {
+            "model": self.model_name,
+            "messages": messages,
+            "temperature": temperature
+        }
+
+        if max_tokens:
+            payload["max_tokens"] = max_tokens
+
+        try:
+            async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
+                response = await client.post(
+                    f"{self.base_url}/chat/completions",
+                    headers=headers,
+                    json=payload
+                )
+                response.raise_for_status()
+                return response.json()
+
+        except httpx.HTTPStatusError as e:
+            error_detail = e.response.text
+            logger.error(f"视觉模型 API 请求失败: {e.response.status_code} - {error_detail}")
+            # 尝试解析错误信息
+            try:
+                import json
+                err_json = json.loads(error_detail)
+                err_code = err_json.get("error", {}).get("code", "unknown")
+                err_msg = err_json.get("error", {}).get("message", "unknown")
+                logger.error(f"API 错误码: {err_code}, 错误信息: {err_msg}")
+                logger.error(f"请求模型: {self.model_name}, base_url: {self.base_url}")
+            except:
+                pass
+            raise
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"视觉模型 API 调用异常: {str(e)}")
+            raise
+
+    async def analyze_images(
+        self,
+        images: List[Dict[str, str]],
+        user_prompt: str = ""
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        分析图片内容（使用视觉模型）
+
+        Args:
+            images: 图片列表，每项包含 base64 编码和 mime_type
+            user_prompt: 用户提示词
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: 分析结果
+        """
+        prompt = f"""你是一个专业的视觉分析专家。请分析以下图片内容。
+
+{user_prompt if user_prompt else "请详细描述图片中的内容，包括文字、数据、图表、流程等所有可见信息。"}
+
+请按照以下 JSON 格式输出：
+{{
+    "description": "图片内容的详细描述",
+    "text_content": "图片中的文字内容（如有）",
+    "data_extracted": {{"键": "值"}}  // 如果图片中有表格或数据
+}}
+
+如果图片不包含有用信息，请返回空的描述。"""
+
+        try:
+            response = await self.chat_with_images(
+                text=prompt,
+                images=images,
+                temperature=0.1,
+                max_tokens=4000
+            )
+
+            content = self.extract_message_content(response)
+
+            # 解析 JSON
+            import json
+            try:
+                result = json.loads(content)
+                return {
+                    "success": True,
+                    "analysis": result,
+                    "model": self.model_name
+                }
+            except json.JSONDecodeError:
+                return {
+                    "success": True,
+                    "analysis": {"description": content},
+                    "model": self.model_name
+                }
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"图片分析失败: {str(e)}")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e),
+                "analysis": None
+            }
+
 
 # 全局单例
 llm_service = LLMService()
diff --git a/backend/app/services/template_fill_service.py b/backend/app/services/template_fill_service.py
index 9465d35..35b2292 100644
--- a/backend/app/services/template_fill_service.py
+++ b/backend/app/services/template_fill_service.py
@@ -13,6 +13,7 @@ from app.services.llm_service import llm_service
 from app.core.document_parser import ParserFactory
 from app.services.markdown_ai_service import markdown_ai_service
 from app.services.rag_service import rag_service
+from app.services.word_ai_service import word_ai_service
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
diff --git a/backend/app/services/word_ai_service.py b/backend/app/services/word_ai_service.py
new file mode 100644
index 0000000..197b256
--- /dev/null
+++ b/backend/app/services/word_ai_service.py
@@ -0,0 +1,637 @@
+"""
+Word 文档 AI 解析服务
+
+使用 LLM (GLM) 对 Word 文档进行深度理解，提取结构化数据
+"""
+import logging
+from typing import Dict, Any, List, Optional
+import json
+
+from app.services.llm_service import llm_service
+from app.core.document_parser.docx_parser import DocxParser
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class WordAIService:
+    """Word 文档 AI 解析服务"""
+
+    def __init__(self):
+        self.llm = llm_service
+        self.parser = DocxParser()
+
+    async def parse_word_with_ai(
+        self,
+        file_path: str,
+        user_hint: str = ""
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        使用 AI 解析 Word 文档，提取结构化数据
+
+        适用于从非结构化的 Word 文档中提取表格数据、键值对等信息
+
+        Args:
+            file_path: Word 文件路径
+            user_hint: 用户提示词，指定要提取的内容类型
+
+        Returns:
+            Dict: 包含结构化数据的解析结果
+        """
+        try:
+            # 1. 先用基础解析器提取原始内容
+            parse_result = self.parser.parse(file_path)
+
+            if not parse_result.success:
+                return {
+                    "success": False,
+                    "error": parse_result.error,
+                    "structured_data": None
+                }
+
+            # 2. 获取原始数据
+            raw_data = parse_result.data
+            paragraphs = raw_data.get("paragraphs", [])
+            paragraphs_with_style = raw_data.get("paragraphs_with_style", [])
+            tables = raw_data.get("tables", [])
+            content = raw_data.get("content", "")
+            images_info = raw_data.get("images", {})
+            metadata = parse_result.metadata or {}
+
+            image_count = images_info.get("image_count", 0)
+            image_descriptions = images_info.get("descriptions", [])
+
+            logger.info(f"Word 基础解析完成: {len(paragraphs)} 个段落, {len(tables)} 个表格, {image_count} 张图片")
+
+            # 3. 提取图片数据（用于视觉分析）
+            images_base64 = []
+            if image_count > 0:
+                try:
+                    images_base64 = self.parser.extract_images_as_base64(file_path)
+                    logger.info(f"提取到 {len(images_base64)} 张图片的 base64 数据")
+                except Exception as e:
+                    logger.warning(f"提取图片 base64 失败: {str(e)}")
+
+            # 4. 根据内容类型选择 AI 解析策略
+            # 如果有图片，先分析图片
+            image_analysis = ""
+            if images_base64:
+                image_analysis = await self._analyze_images_with_ai(images_base64, user_hint)
+                logger.info(f"图片 AI 分析完成: {len(image_analysis)} 字符")
+
+            # 优先处理：表格 > (表格+文本) > 纯文本
+            if tables and len(tables) > 0:
+                structured_data = await self._extract_tables_with_ai(
+                    tables, paragraphs, image_count, user_hint, metadata, image_analysis
+                )
+            elif paragraphs and len(paragraphs) > 0:
+                structured_data = await self._extract_from_text_with_ai(
+                    paragraphs, content, image_count, image_descriptions, user_hint, image_analysis
+                )
+            else:
+                structured_data = {
+                    "success": True,
+                    "type": "empty",
+                    "message": "文档内容为空"
+                }
+
+            # 添加图片分析结果
+            if image_analysis:
+                structured_data["image_analysis"] = image_analysis
+
+            return structured_data
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"AI 解析 Word 文档失败: {str(e)}")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e),
+                "structured_data": None
+            }
+
+    async def _extract_tables_with_ai(
+        self,
+        tables: List[Dict],
+        paragraphs: List[str],
+        image_count: int,
+        user_hint: str,
+        metadata: Dict,
+        image_analysis: str = ""
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        使用 AI 从 Word 表格和文本中提取结构化数据
+
+        Args:
+            tables: 表格列表
+            paragraphs: 段落列表
+            image_count: 图片数量
+            user_hint: 用户提示
+            metadata: 文档元数据
+            image_analysis: 图片 AI 分析结果
+
+        Returns:
+            结构化数据
+        """
+        try:
+            # 构建表格文本描述
+            tables_text = self._build_tables_description(tables)
+
+            # 构建段落描述
+            paragraphs_text = "\n".join(paragraphs[:50]) if paragraphs else "（无正文文本）"
+            if len(paragraphs) > 50:
+                paragraphs_text += f"\n...（共 {len(paragraphs)} 个段落，仅显示前50个）"
+
+            # 图片提示
+            image_hint = f"注意：此文档包含 {image_count} 张图片/图表。" if image_count > 0 else ""
+
+            prompt = f"""你是一个专业的数据提取专家。请从以下 Word 文档的完整内容中提取结构化数据。
+
+【用户需求】
+{user_hint if user_hint else "请提取文档中的所有结构化数据，包括表格数据、键值对、列表项等。"}
+
+【文档正文（段落）】
+{paragraphs_text}
+
+【文档表格】
+{tables_text}
+
+【文档图片信息】
+{image_hint}
+
+请按照以下 JSON 格式输出：
+{{
+    "type": "table_data",
+    "headers": ["列1", "列2", ...],
+    "rows": [["行1列1", "行1列2", ...], ["行2列1", "行2列2", ...], ...],
+    "key_values": {{"键1": "值1", "键2": "值2", ...}},
+    "list_items": ["项1", "项2", ...],
+    "description": "文档内容描述"
+}}
+
+重点：
+- 优先从表格中提取结构化数据
+- 如果表格中有表头，headers 是表头，rows 是数据行
+- 如果文档中有键值对（如 名称: 张三），提取到 key_values 中
+- 如果文档中有列表项，提取到 list_items 中
+- 图片内容无法直接提取，但请在 description 中说明图片的大致主题（如"包含流程图"、"包含数据图表"等）
+"""
+
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据提取助手。请严格按JSON格式输出。"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+
+            response = await self.llm.chat(
+                messages=messages,
+                temperature=0.1,
+                max_tokens=50000
+            )
+
+            content = self.llm.extract_message_content(response)
+
+            # 解析 JSON
+            result = self._parse_json_response(content)
+
+            if result:
+                logger.info(f"AI 表格提取成功: {len(result.get('rows', []))} 行数据")
+                return {
+                    "success": True,
+                    "type": "table_data",
+                    "headers": result.get("headers", []),
+                    "rows": result.get("rows", []),
+                    "description": result.get("description", "")
+                }
+            else:
+                # 如果 AI 返回格式不对，尝试直接解析表格
+                return self._fallback_table_parse(tables)
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"AI 表格提取失败: {str(e)}")
+            return self._fallback_table_parse(tables)
+
+    async def _extract_from_text_with_ai(
+        self,
+        paragraphs: List[str],
+        full_text: str,
+        image_count: int,
+        image_descriptions: List[str],
+        user_hint: str,
+        image_analysis: str = ""
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        使用 AI 从 Word 纯文本中提取结构化数据
+
+        Args:
+            paragraphs: 段落列表
+            full_text: 完整文本
+            image_count: 图片数量
+            image_descriptions: 图片描述列表
+            user_hint: 用户提示
+            image_analysis: 图片 AI 分析结果
+
+        Returns:
+            结构化数据
+        """
+        try:
+            # 限制文本长度
+            text_preview = full_text[:8000] if len(full_text) > 8000 else full_text
+
+            # 图片提示
+            image_hint = f"\n【文档图片】此文档包含 {image_count} 张图片/图表。" if image_count > 0 else ""
+            if image_descriptions:
+                image_hint += "\n" + "\n".join(image_descriptions)
+
+            prompt = f"""你是一个专业的数据提取专家。请从以下 Word 文档的完整内容中提取结构化数据。
+
+【用户需求】
+{user_hint if user_hint else "请识别并提取文档中的关键信息，包括：表格数据、键值对、列表项等。"}
+
+【文档正文】{image_hint}
+{text_preview}
+
+请按照以下 JSON 格式输出：
+{{
+    "type": "structured_text",
+    "tables": [{{"headers": [...], "rows": [...]}}],
+    "key_values": {{"键1": "值1", "键2": "值2", ...}},
+    "list_items": ["项1", "项2", ...],
+    "summary": "文档内容摘要"
+}}
+
+重点：
+- 如果文档包含表格数据，提取到 tables 中
+- 如果文档包含键值对（如 名称: 张三），提取到 key_values 中
+- 如果文档包含列表项，提取到 list_items 中
+- 如果文档包含图片，请根据上下文推断图片内容（如"流程图"、"数据折线图"等）并在 description 中说明
+- 如果无法提取到结构化数据，至少提供一个详细的摘要
+"""
+
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据提取助手。请严格按JSON格式输出。"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+
+            response = await self.llm.chat(
+                messages=messages,
+                temperature=0.1,
+                max_tokens=50000
+            )
+
+            content = self.llm.extract_message_content(response)
+
+            result = self._parse_json_response(content)
+
+            if result:
+                logger.info(f"AI 文本提取成功: type={result.get('type')}")
+                return {
+                    "success": True,
+                    "type": result.get("type", "structured_text"),
+                    "tables": result.get("tables", []),
+                    "key_values": result.get("key_values", {}),
+                    "list_items": result.get("list_items", []),
+                    "summary": result.get("summary", ""),
+                    "raw_text_preview": text_preview[:500]
+                }
+            else:
+                return {
+                    "success": True,
+                    "type": "text",
+                    "summary": text_preview[:500],
+                    "raw_text_preview": text_preview[:500]
+                }
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"AI 文本提取失败: {str(e)}")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e)
+            }
+
+    async def _analyze_images_with_ai(
+        self,
+        images: List[Dict[str, str]],
+        user_hint: str = ""
+    ) -> str:
+        """
+        使用视觉模型分析 Word 文档中的图片
+
+        Args:
+            images: 图片列表，每项包含 base64 和 mime_type
+            user_hint: 用户提示
+
+        Returns:
+            图片分析结果文本
+        """
+        try:
+            # 调用 LLM 的视觉分析功能
+            result = await self.llm.analyze_images(
+                images=images,
+                user_prompt=user_hint or "请详细描述图片内容，提取所有文字和数据信息。"
+            )
+
+            if result.get("success"):
+                analysis = result.get("analysis", {})
+                if isinstance(analysis, dict):
+                    description = analysis.get("description", "")
+                    text_content = analysis.get("text_content", "")
+                    data_extracted = analysis.get("data_extracted", {})
+
+                    result_text = f"【图片分析结果】\n{description}"
+                    if text_content:
+                        result_text += f"\n\n【图片中的文字】\n{text_content}"
+                    if data_extracted:
+                        result_text += f"\n\n【提取的数据】\n{json.dumps(data_extracted, ensure_ascii=False)}"
+                    return result_text
+                else:
+                    return str(analysis)
+            else:
+                logger.warning(f"图片 AI 分析失败: {result.get('error')}")
+                return ""
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"图片 AI 分析异常: {str(e)}")
+            return ""
+
+    def _build_tables_description(self, tables: List[Dict]) -> str:
+        """构建表格的文本描述"""
+        result = []
+
+        for idx, table in enumerate(tables):
+            rows = table.get("rows", [])
+            if not rows:
+                continue
+
+            result.append(f"\n--- 表格 {idx + 1} ---")
+
+            for row_idx, row in enumerate(rows[:50]):  # 限制每表格最多50行
+                if isinstance(row, list):
+                    result.append(" | ".join(str(cell).strip() for cell in row))
+                elif isinstance(row, dict):
+                    result.append(str(row))
+
+            if len(rows) > 50:
+                result.append(f"...（共 {len(rows)} 行，仅显示前50行）")
+
+        return "\n".join(result) if result else "（无表格内容）"
+
+    def _parse_json_response(self, content: str) -> Optional[Dict]:
+        """解析 JSON 响应，处理各种格式问题"""
+        import re
+
+        # 清理 markdown 标记
+        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()
+
+        # 找到 JSON 开始位置
+        json_start = -1
+        for i, c in enumerate(cleaned):
+            if c == '{':
+                json_start = i
+                break
+
+        if json_start == -1:
+            logger.warning("无法找到 JSON 开始位置")
+            return None
+
+        json_text = cleaned[json_start:]
+
+        # 尝试直接解析
+        try:
+            return json.loads(json_text)
+        except json.JSONDecodeError:
+            pass
+
+        # 尝试修复并解析
+        try:
+            # 找到闭合括号
+            depth = 0
+            end_pos = -1
+            for i, c in enumerate(json_text):
+                if c == '{':
+                    depth += 1
+                elif c == '}':
+                    depth -= 1
+                    if depth == 0:
+                        end_pos = i + 1
+                        break
+
+            if end_pos > 0:
+                fixed = json_text[:end_pos]
+                # 移除末尾逗号
+                fixed = re.sub(r',\s*([}]])', r'\1', fixed)
+                return json.loads(fixed)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"JSON 修复失败: {e}")
+
+        return None
+
+    def _fallback_table_parse(self, tables: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
+        """当 AI 解析失败时，直接解析表格"""
+        if not tables:
+            return {
+                "success": True,
+                "type": "empty",
+                "data": {},
+                "message": "无表格内容"
+            }
+
+        all_rows = []
+        all_headers = None
+
+        for table in tables:
+            rows = table.get("rows", [])
+            if not rows:
+                continue
+
+            # 查找真正的表头行（跳过标题行）
+            header_row_idx = 0
+            for idx, row in enumerate(rows[:5]):  # 只检查前5行
+                if not isinstance(row, list):
+                    continue
+                # 如果某一行包含"表"字开头且单元格内容很长，这可能是标题行
+                first_cell = str(row[0]) if row else ""
+                if first_cell.startswith("表") and len(first_cell) > 15:
+                    header_row_idx = idx + 1
+                    continue
+                # 如果某一行有超过3个空单元格，可能是无效行
+                empty_count = sum(1 for cell in row if not str(cell).strip())
+                if empty_count > 3:
+                    header_row_idx = idx + 1
+                    continue
+                # 找到第一行看起来像表头的行（短单元格，大部分有内容）
+                avg_len = sum(len(str(c)) for c in row) / len(row) if row else 0
+                if avg_len < 20:  # 表头通常比数据行短
+                    header_row_idx = idx
+                    break
+
+            if header_row_idx >= len(rows):
+                continue
+
+            # 使用找到的表头行
+            if rows and isinstance(rows[header_row_idx], list):
+                headers = rows[header_row_idx]
+                if all_headers is None:
+                    all_headers = headers
+
+                # 数据行（从表头之后开始）
+                for row in rows[header_row_idx + 1:]:
+                    if isinstance(row, list) and len(row) == len(headers):
+                        all_rows.append(row)
+
+        if all_headers and all_rows:
+            return {
+                "success": True,
+                "type": "table_data",
+                "headers": all_headers,
+                "rows": all_rows,
+                "description": "直接从 Word 表格提取"
+            }
+
+        return {
+            "success": True,
+            "type": "raw",
+            "tables": tables,
+            "message": "表格数据（未AI处理）"
+        }
+
+    async def fill_template_with_ai(
+        self,
+        file_path: str,
+        template_fields: List[Dict[str, Any]],
+        user_hint: str = ""
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        使用 AI 解析 Word 文档并填写模板
+
+        这是主要入口函数，前端调用此函数即可完成：
+        1. AI 解析 Word 文档
+        2. 根据模板字段提取数据
+        3. 返回填写结果
+
+        Args:
+            file_path: Word 文件路径
+            template_fields: 模板字段列表 [{"name": "字段名", "hint": "提示词"}, ...]
+            user_hint: 用户提示
+
+        Returns:
+            填写结果
+        """
+        try:
+            # 1. AI 解析文档
+            parse_result = await self.parse_word_with_ai(file_path, user_hint)
+
+            if not parse_result.get("success"):
+                return {
+                    "success": False,
+                    "error": parse_result.get("error", "解析失败"),
+                    "filled_data": {},
+                    "source": "ai_parse_failed"
+                }
+
+            # 2. 根据字段类型提取数据
+            filled_data = {}
+            extract_details = []
+
+            parse_type = parse_result.get("type", "")
+
+            if parse_type == "table_data":
+                # 表格数据：直接匹配列名
+                headers = parse_result.get("headers", [])
+                rows = parse_result.get("rows", [])
+
+                for field in template_fields:
+                    field_name = field.get("name", "")
+                    values = self._extract_field_from_table(headers, rows, field_name)
+                    filled_data[field_name] = values
+                    extract_details.append({
+                        "field": field_name,
+                        "values": values,
+                        "source": "ai_table_extraction",
+                        "confidence": 0.9 if values else 0.0
+                    })
+
+            elif parse_type == "structured_text":
+                # 结构化文本：尝试从 key_values 和 list_items 提取
+                key_values = parse_result.get("key_values", {})
+                list_items = parse_result.get("list_items", [])
+
+                for field in template_fields:
+                    field_name = field.get("name", "")
+                    value = key_values.get(field_name, "")
+                    if not value and list_items:
+                        value = list_items[0] if list_items else ""
+                    filled_data[field_name] = [value] if value else []
+                    extract_details.append({
+                        "field": field_name,
+                        "values": [value] if value else [],
+                        "source": "ai_text_extraction",
+                        "confidence": 0.7 if value else 0.0
+                    })
+
+            else:
+                # 其他类型：返回原始解析结果供后续处理
+                for field in template_fields:
+                    field_name = field.get("name", "")
+                    filled_data[field_name] = []
+                    extract_details.append({
+                        "field": field_name,
+                        "values": [],
+                        "source": "no_ai_data",
+                        "confidence": 0.0
+                    })
+
+            # 3. 返回结果
+            max_rows = max(len(v) for v in filled_data.values()) if filled_data else 1
+
+            return {
+                "success": True,
+                "filled_data": filled_data,
+                "fill_details": extract_details,
+                "ai_parse_result": {
+                    "type": parse_type,
+                    "description": parse_result.get("description", "")
+                },
+                "source_doc_count": 1,
+                "max_rows": max_rows
+            }
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"AI 填表失败: {str(e)}")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e),
+                "filled_data": {},
+                "fill_details": []
+            }
+
+    def _extract_field_from_table(
+        self,
+        headers: List[str],
+        rows: List[List],
+        field_name: str
+    ) -> List[str]:
+        """从表格中提取指定字段的值"""
+        # 查找匹配的列
+        target_col_idx = None
+        for col_idx, header in enumerate(headers):
+            if field_name.lower() in str(header).lower() or str(header).lower() in field_name.lower():
+                target_col_idx = col_idx
+                break
+
+        if target_col_idx is None:
+            return []
+
+        # 提取该列所有值
+        values = []
+        for row in rows:
+            if isinstance(row, list) and target_col_idx < len(row):
+                val = str(row[target_col_idx]).strip()
+                if val:
+                    values.append(val)
+
+        return values
+
+
+# 全局单例
+word_ai_service = WordAIService()
diff --git a/backend/requirements.txt b/backend/requirements.txt
index 28f756b..c1700bd 100644
--- a/backend/requirements.txt
+++ b/backend/requirements.txt
@@ -1,4 +1,4 @@
-# ============================================================
+# ============================================================
 # 基于大语言模型的文档理解与多源数据融合系统
 # Python 依赖清单
 # ============================================================
diff --git a/frontend/src/db/backend-api.ts b/frontend/src/db/backend-api.ts
index db5854d..41286a8 100644
--- a/frontend/src/db/backend-api.ts
+++ b/frontend/src/db/backend-api.ts
@@ -807,6 +807,41 @@ export const backendApi = {
     }
   },
 
+  /**
+   * 填充原始模板并导出
+   *
+   * 直接打开原始模板文件，将数据填入模板的表格/单元格中，然后导出
+   * 适用于比赛场景：保持原始模板格式不变
+   */
+  async fillAndExportTemplate(
+    templatePath: string,
+    filledData: Record<string, any>,
+    format: 'xlsx' | 'docx' = 'xlsx'
+  ): Promise<Blob> {
+    const url = `${BACKEND_BASE_URL}/templates/fill-and-export`;
+
+    try {
+      const response = await fetch(url, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify({
+          template_path: templatePath,
+          filled_data: filledData,
+          format,
+        }),
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        const error = await response.json();
+        throw new Error(error.detail || '填充模板失败');
+      }
+      return await response.blob();
+    } catch (error) {
+      console.error('填充模板失败:', error);
+      throw error;
+    }
+  },
+
   // ==================== Excel 专用接口 (保留兼容) ====================
 
   /**
@@ -1204,6 +1239,48 @@ export const aiApi = {
     }
   },
 
+  /**
+   * 上传并使用 AI 分析 TXT 文本文件，提取结构化数据
+   */
+  async analyzeTxt(
+    file: File
+  ): Promise<{
+    success: boolean;
+    filename?: string;
+    structured_data?: {
+      table?: {
+        columns?: string[];
+        rows?: string[][];
+      };
+      summary?: string;
+      key_value_pairs?: Array<{ key: string; value: string }>;
+      numeric_data?: Array<{ name: string; value: number; unit?: string }>;
+    };
+    error?: string;
+  }> {
+    const formData = new FormData();
+    formData.append('file', file);
+
+    const url = `${BACKEND_BASE_URL}/ai/analyze/txt`;
+
+    try {
+      const response = await fetch(url, {
+        method: 'POST',
+        body: formData,
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        const error = await response.json();
+        throw new Error(error.detail || 'TXT AI 分析失败');
+      }
+
+      return await response.json();
+    } catch (error) {
+      console.error('TXT AI 分析失败:', error);
+      throw error;
+    }
+  },
+
   /**
    * 生成统计信息和图表
    */
@@ -1302,4 +1379,84 @@ export const aiApi = {
       throw error;
     }
   },
+
+  // ==================== Word AI 解析 ====================
+
+  /**
+   * 使用 AI 解析 Word 文档，提取结构化数据
+   */
+  async analyzeWordWithAI(
+    file: File,
+    userHint: string = ''
+  ): Promise<{
+    success: boolean;
+    type?: string;
+    headers?: string[];
+    rows?: string[][];
+    key_values?: Record<string, string>;
+    list_items?: string[];
+    summary?: string;
+    error?: string;
+  }> {
+    const formData = new FormData();
+    formData.append('file', file);
+    if (userHint) {
+      formData.append('user_hint', userHint);
+    }
+
+    const url = `${BACKEND_BASE_URL}/ai/analyze/word`;
+
+    try {
+      const response = await fetch(url, {
+        method: 'POST',
+        body: formData,
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        const error = await response.json();
+        throw new Error(error.detail || 'Word AI 解析失败');
+      }
+
+      return await response.json();
+    } catch (error) {
+      console.error('Word AI 解析失败:', error);
+      throw error;
+    }
+  },
+
+  /**
+   * 使用 AI 解析 Word 文档并填写模板
+   * 一次性完成：AI解析 + 填表
+   */
+  async fillTemplateFromWordAI(
+    file: File,
+    templateFields: TemplateField[],
+    userHint: string = ''
+  ): Promise<FillResult> {
+    const formData = new FormData();
+    formData.append('file', file);
+    formData.append('template_fields', JSON.stringify(templateFields));
+    if (userHint) {
+      formData.append('user_hint', userHint);
+    }
+
+    const url = `${BACKEND_BASE_URL}/ai/analyze/word/fill-template`;
+
+    try {
+      const response = await fetch(url, {
+        method: 'POST',
+        body: formData,
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        const error = await response.json();
+        throw new Error(error.detail || 'Word AI 填表失败');
+      }
+
+      return await response.json();
+    } catch (error) {
+      console.error('Word AI 填表失败:', error);
+      throw error;
+    }
+  },
 };
diff --git a/frontend/src/pages/TemplateFill.tsx b/frontend/src/pages/TemplateFill.tsx
index 633604c..60f53bd 100644
--- a/frontend/src/pages/TemplateFill.tsx
+++ b/frontend/src/pages/TemplateFill.tsx
@@ -245,13 +245,27 @@ const TemplateFill: React.FC = () => {
   };
 
   const handleExport = async () => {
-    if (!templateFile || !filledResult) return;
+    if (!templateFile || !filledResult) {
+      console.error('handleExport 失败: templateFile=', templateFile, 'filledResult=', filledResult);
+      toast.error('数据不完整，无法导出');
+      return;
+    }
+
+    console.log('=== handleExport 调试 ===');
+    console.log('templateFile:', templateFile);
+    console.log('templateId:', templateId);
+    console.log('filledResult:', filledResult);
+    console.log('filledResult.filled_data:', filledResult.filled_data);
+    console.log('=========================');
+
+    const ext = templateFile.name.split('.').pop()?.toLowerCase();
 
     try {
-      const blob = await backendApi.exportFilledTemplate(
-        templateId || 'temp',
+      // 使用新的 fillAndExportTemplate 直接填充原始模板
+      const blob = await backendApi.fillAndExportTemplate(
+        templateId || '',
         filledResult.filled_data || {},
-        'xlsx'
+        ext === 'docx' ? 'docx' : 'xlsx'
       );
       const url = URL.createObjectURL(blob);
       const a = document.createElement('a');
@@ -261,6 +275,7 @@ const TemplateFill: React.FC = () => {
       URL.revokeObjectURL(url);
       toast.success('导出成功');
     } catch (err: any) {
+      console.error('导出失败:', err);
       toast.error('导出失败: ' + (err.message || '未知错误'));
     }
   };
diff --git a/比赛备赛规划.md b/比赛备赛规划.md
index 440a12d..a81ca47 100644
--- a/比赛备赛规划.md
+++ b/比赛备赛规划.md
@@ -50,18 +50,18 @@
 | `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` | ✅ 已完成 | 模板填写服务，支持直接读取源文档进行填表 |
+| `template_fill_service.py` | ✅ 已完成 | 模板填写服务，支持多行提取、直接从结构化数据提取、JSON容错、Word文档表格处理 |
 
 ### 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 |
+| `upload.py` | `/api/v1/upload/document` | ✅ 文档上传与解析 |
 | `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 (含 Word 导出) |
+| `templates.py` | `/api/v1/templates/*` | ✅ 模板管理（含多行导出、Word导出、Word结构化字段解析） |
 | `visualization.py` | `/api/v1/visualization/*` | ✅ 可视化图表 |
 | `health.py` | `/api/v1/health` | ✅ 健康检查 |
 
@@ -70,71 +70,67 @@
 | 页面文件 | 功能 | 状态 |
 |----------|------|------|
 | `Documents.tsx` | 主文档管理页面 | ✅ 已完成 |
+| `TemplateFill.tsx` | 智能填表页面 | ✅ 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 |
+| Excel (.xlsx/.xls) | ✅ 已完成 | pandas + XML 回退解析，支持多sheet |
 | Markdown (.md) | ✅ 已完成 | 正则 + AI 分章节 |
 | Word (.docx) | ✅ 已完成 | python-docx 解析，支持表格提取和字段识别 |
 | Text (.txt) | ✅ 已完成 | chardet 编码检测，支持文本清洗和结构化提取 |
 
 ---
 
-## 三、待完成功能（核心缺块）
+## 三、核心功能实现详情
 
-### 3.1 模板填写模块（最优先）
-
-**当前状态**：✅ 已完成
+### 3.1 模板填写模块（✅ 已完成）
 
+**核心流程**：
 ```
-用户上传模板表格(Word/Excel)
+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
+根据源文档ID列表读取源数据（MongoDB或文件）
          ↓
-AI 根据字段提示词从源数据中提取信息
+优先从结构化数据直接提取（Excel rows）
          ↓
-将提取的数据填入模板对应位置
+无法直接提取时使用 LLM 从文本中提取
          ↓
-返回填写完成的表格
+将提取的数据填入原始模板对应位置（保持模板格式）
+         ↓
+导出填写完成的表格（Excel/Word）
 ```
 
-**已完成实现**：
-- [x] `template_fill_service.py` - 模板填写核心服务
-- [x] Word 模板解析 (`docx_parser.py` - parse_tables_for_template, extract_template_fields_from_docx)
-- [x] Text 模板解析 (`txt_parser.py` - 已完成)
-- [x] 模板字段识别与提示词提取
-- [x] 多文档数据聚合与冲突处理
-- [x] 结果导出为 Word/Excel
+**关键特性**：
+- **原始模板填充**：直接打开原始模板文件，填充数据到原表格/单元格
+- **多行数据支持**：每个字段可提取多个值，导出时自动扩展行数
+- **结构化数据优先**：直接从 Excel rows 提取，无需 LLM
+- **JSON 容错**：支持 LLM 返回的损坏/截断 JSON
+- **Markdown 清理**：自动清理 LLM 返回的 markdown 格式
 
-### 3.2 Word 文档解析
-
-**当前状态**：✅ 已完成
+### 3.2 Word 文档解析（✅ 已完成）
 
 **已实现功能**：
-- [x] `docx_parser.py` - Word 文档解析器
-- [x] 提取段落文本
-- [x] 提取表格内容
-- [x] 提取关键信息（标题、列表等）
-- [x] 表格模板字段提取 (`parse_tables_for_template`, `extract_template_fields_from_docx`)
-- [x] 字段类型推断 (`_infer_field_type_from_hint`)
+- `docx_parser.py` - Word 文档解析器
+- 提取段落文本
+- 提取表格内容（支持比赛表格格式：字段名 | 提示词 | 填写值）
+- `parse_tables_for_template()` - 解析表格模板，提取字段
+- `extract_template_fields_from_docx()` - 提取模板字段定义
+- `_infer_field_type_from_hint()` - 从提示词推断字段类型
+- **API 端点**：`/api/v1/templates/parse-word-structure` - 上传 Word 文档，提取结构化字段并存入 MongoDB
+- **API 端点**：`/api/v1/templates/word-fields/{doc_id}` - 获取已存文档的模板字段信息
 
-### 3.3 Text 文档解析
-
-**当前状态**：✅ 已完成
+### 3.3 Text 文档解析（✅ 已完成）
 
 **已实现功能**：
-- [x] `txt_parser.py` - 文本文件解析器
-- [x] 编码自动检测 (chardet)
-- [x] 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。
+- `txt_parser.py` - 文本文件解析器
+- 编码自动检测 (chardet)
+- 文本清洗（去除控制字符、规范化空白）
+- 结构化数据提取（邮箱、URL、电话、日期、金额）
 
 ---
 
@@ -192,20 +188,20 @@ docs/test/
 
 ## 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
+### 第一优先级：端到端测试
+- 使用真实测试数据进行准确率测试
+- 验证多行数据导出是否正确
+- 测试 Word 模板解析是否正常
 
 ### 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
+### 第三优先级：优化
 - 优化响应时间
 - 完善错误处理
+- 增加更多测试用例
 
 ---
 
@@ -215,29 +211,32 @@ docs/test/
 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
+5. **RAG 功能**：当前已临时禁用，不影响核心评测功能（因为使用直接文件读取）
 
 ---
 
-*文档版本: v1.1*
-*最后更新: 2026-04-08*
+*文档版本: v1.5*
+*最后更新: 2026-04-09*
 
 ---
 
 ## 八、技术实现细节
 
-### 8.1 模板填表流程（已实现）
+### 8.1 模板填表流程
 
 #### 流程图
 ```
 ┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
-│ 上传模板    │ ──► │ 选择数据源   │ ──► │ AI 智能填表  │
+│ 上传模板    │ ──► │ 选择数据源   │ ──► │ 智能填表    │
 └─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
-                                               │
-                                               ▼
-                                        ┌─────────────┐
-                                        │ 导出结果    │
-                                        └─────────────┘
+                                              │
+                    ┌─────────────────────────┼─────────────────────────┐
+                    │                         │                         │
+                    ▼                         ▼                         ▼
+           ┌───────────────┐         ┌───────────────┐         ┌───────────────┐
+           │ 结构化数据提取 │         │   LLM 提取    │         │   导出结果    │
+           │ (直接读rows)  │         │ (文本理解)    │         │ (Excel/Word) │
+           └───────────────┘         └───────────────┘         └───────────────┘
 ```
 
 #### 核心组件
@@ -247,8 +246,10 @@ docs/test/
 | 模板上传 | `templates.py` `/templates/upload` | 接收模板文件，提取字段 |
 | 字段提取 | `template_fill_service.py` | 从 Word/Excel 表格提取字段定义 |
 | 文档解析 | `docx_parser.py`, `xlsx_parser.py`, `txt_parser.py` | 解析源文档内容 |
-| 智能填表 | `template_fill_service.py` `fill_template()` | 使用 LLM 从源文档提取信息 |
-| 结果导出 | `templates.py` `/templates/export` | 导出为 Excel 或 Word |
+| 智能填表 | `template_fill_service.py` `fill_template()` | 结构化提取 + LLM 提取 |
+| 多行支持 | `template_fill_service.py` `FillResult` | values 数组支持 |
+| JSON 容错 | `template_fill_service.py` `_fix_json()` | 修复损坏的 JSON |
+| 结果导出 | `templates.py` `/templates/export` | 多行 Excel + Word 导出 |
 
 ### 8.2 源文档加载方式
 
@@ -268,7 +269,9 @@ docs/test/
 
 ```python
 # 提取表格模板字段
-fields = docx_parser.extract_template_fields_from_docx(file_path)
+from docx_parser import DocxParser
+parser = DocxParser()
+fields = parser.extract_template_fields_from_docx(file_path)
 
 # 返回格式
 # [
@@ -295,6 +298,24 @@ fields = docx_parser.extract_template_fields_from_docx(file_path)
 
 ### 8.5 API 接口
 
+#### POST `/api/v1/templates/upload`
+
+上传模板文件，提取字段定义。
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "success": true,
+  "template_id": "/path/to/saved/template.docx",
+  "filename": "模板.docx",
+  "file_type": "docx",
+  "fields": [
+    {"cell": "A1", "name": "姓名", "field_type": "text", "required": true, "hint": "提取人员姓名"}
+  ],
+  "field_count": 1
+}
+```
+
 #### POST `/api/v1/templates/fill`
 
 填写请求：
@@ -306,35 +327,232 @@ fields = docx_parser.extract_template_fields_from_docx(file_path)
   ],
   "source_doc_ids": ["mongodb_doc_id_1", "mongodb_doc_id_2"],
   "source_file_paths": [],
-  "user_hint": "请从合同文档中提取"
+  "user_hint": "请从xxx文档中提取"
 }
 ```
 
-响应：
+**响应（含多行支持）**：
 ```json
 {
   "success": true,
-  "filled_data": {"姓名": "张三"},
+  "filled_data": {
+    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
+    "年龄": ["25", "30", "28"]
+  },
   "fill_details": [
     {
       "field": "姓名",
       "cell": "A1",
+      "values": ["张三", "李四", "王五"],
       "value": "张三",
-      "source": "来自：合同文档.docx",
-      "confidence": 0.95
+      "source": "结构化数据直接提取",
+      "confidence": 1.0
     }
   ],
-  "source_doc_count": 2
+  "source_doc_count": 2,
+  "max_rows": 3
 }
 ```
 
 #### POST `/api/v1/templates/export`
 
-导出请求：
+导出请求（创建新文件）：
 ```json
 {
   "template_id": "模板ID",
-  "filled_data": {"姓名": "张三", "金额": "10000"},
-  "format": "xlsx"  // 或 "docx"
+  "filled_data": {"姓名": ["张三", "李四"], "金额": ["10000", "20000"]},
+  "format": "xlsx"
 }
-```
\ No newline at end of file
+```
+
+#### POST `/api/v1/templates/fill-and-export`
+
+**填充原始模板并导出**（推荐用于比赛）
+
+直接打开原始模板文件，将数据填入模板的表格/单元格中，然后导出。**保持原始模板格式不变**。
+
+**请求**：
+```json
+{
+  "template_path": "/path/to/original/template.docx",
+  "filled_data": {
+    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
+    "年龄": ["25", "30", "28"]
+  },
+  "format": "docx"
+}
+```
+
+**响应**：填充后的 Word/Excel 文件（文件流）
+
+**特点**：
+- 打开原始模板文件
+- 根据表头行匹配字段名到列索引
+- 将数据填入对应列的单元格
+- 多行数据自动扩展表格行数
+- 保持原始模板格式和样式
+
+#### POST `/api/v1/templates/parse-word-structure`
+
+**上传 Word 文档并提取结构化字段**（比赛专用）
+
+上传 Word 文档，从表格模板中提取字段定义（字段名、提示词、字段类型）并存入 MongoDB。
+
+**请求**：multipart/form-data
+- file: Word 文件
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "success": true,
+  "doc_id": "mongodb_doc_id",
+  "filename": "模板.docx",
+  "file_path": "/path/to/saved/template.docx",
+  "field_count": 5,
+  "fields": [
+    {
+      "cell": "T0R1",
+      "name": "字段名",
+      "hint": "提示词",
+      "field_type": "text",
+      "required": true
+    }
+  ],
+  "tables": [...],
+  "metadata": {
+    "paragraph_count": 10,
+    "table_count": 1,
+    "word_count": 500,
+    "has_tables": true
+  }
+}
+```
+
+#### GET `/api/v1/templates/word-fields/{doc_id}`
+
+**获取 Word 文档模板字段信息**
+
+根据 doc_id 获取已上传的 Word 文档的模板字段信息。
+
+**响应**：
+```json
+{
+  "success": true,
+  "doc_id": "mongodb_doc_id",
+  "filename": "模板.docx",
+  "fields": [...],
+  "tables": [...],
+  "field_count": 5,
+  "metadata": {...}
+}
+```
+
+### 8.6 多行数据处理
+
+**FillResult 数据结构**：
+```python
+@dataclass
+class FillResult:
+    field: str
+    values: List[Any] = None  # 支持多个值（数组）
+    value: Any = ""           # 保留兼容（第一个值）
+    source: str = ""          # 来源文档
+    confidence: float = 1.0   # 置信度
+```
+
+**导出逻辑**：
+- 计算所有字段的最大行数
+- 遍历每一行，取对应索引的值
+- 不足的行填空字符串
+
+### 8.7 JSON 容错处理
+
+当 LLM 返回的 JSON 损坏或被截断时，系统会：
+
+1. 清理 markdown 代码块标记（```json, ```）
+2. 尝试配对括号找到完整的 JSON
+3. 移除末尾多余的逗号
+4. 使用正则表达式提取 values 数组
+5. 备选方案：直接提取所有引号内的字符串
+
+### 8.8 结构化数据优先提取
+
+对于 Excel 等有 `rows` 结构的文档，系统会：
+
+1. 直接从 `structured_data.rows` 中查找匹配列
+2. 使用模糊匹配（字段名包含或被包含）
+3. 提取该列的所有行值
+4. 无需调用 LLM，速度更快，准确率更高
+
+```python
+# 内部逻辑
+if structured.get("rows"):
+    columns = structured.get("columns", [])
+    values = _extract_column_values(rows, columns, field_name)
+```
+
+---
+
+## 九、依赖说明
+
+### Python 依赖
+
+```
+# requirements.txt 中需要包含
+fastapi>=0.104.0
+uvicorn>=0.24.0
+motor>=3.3.0          # MongoDB 异步驱动
+sqlalchemy>=2.0.0     # MySQL ORM
+pandas>=2.0.0         # Excel 处理
+openpyxl>=3.1.0       # Excel 写入
+python-docx>=0.8.0    # Word 处理
+chardet>=4.0.0        # 编码检测
+httpx>=0.25.0         # HTTP 客户端
+```
+
+### 前端依赖
+
+```
+# package.json 中需要包含
+react>=18.0.0
+react-dropzone>=14.0.0
+lucide-react>=0.300.0
+sonner>=1.0.0         # toast 通知
+```
+
+---
+
+## 十、启动说明
+
+### 后端启动
+
+```bash
+cd backend
+.\venv\Scripts\Activate.ps1  # 或 Activate.bat
+pip install -r requirements.txt  # 确保依赖完整
+.\venv\Scripts\python.exe -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload
+```
+
+### 前端启动
+
+```bash
+cd frontend
+npm install
+npm run dev
+```
+
+### 环境变量
+
+在 `backend/.env` 中配置：
+```
+MONGODB_URL=mongodb://localhost:27017
+MONGODB_DB_NAME=document_system
+MYSQL_HOST=localhost
+MYSQL_PORT=3306
+MYSQL_USER=root
+MYSQL_PASSWORD=your_password
+MYSQL_DATABASE=document_system
+LLM_API_KEY=your_api_key
+LLM_BASE_URL=https://api.minimax.chat
+LLM_MODEL_NAME=MiniMax-Text-01
+```