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feat(excel): 添加对特殊Excel文件的XML解析支持
添加了从Excel文件XML直接解析工作表名称和数据的功能，
以支持pandas无法正确解析的特殊格式Excel文件。
同时更新了.gitignore文件，添加了更多忽略规则。
修复了markdown AI服务中的正则表达式模式匹配问题。
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2026-04-02 13:19:00 +08:00 |
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feat(excel_storage_service): 改进Excel数据类型检测逻辑
移除了空值进行类型检查，避免空数据导致的错误判断。对于整数类型，
增加了范围检查以确保数值在INT范围内；对于浮点数类型，增加了
范围验证以确保数值在有效范围内。超出范围的数值将被标记为TEXT类型，
提高数据类型的准确性。
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2026-04-02 10:44:13 +08:00 |
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feat(database): 为MySQL服务添加text函数导入支持
添加了SQLAlchemy的text函数导入，用于支持原始SQL查询操作，
增强数据库交互的灵活性和兼容性。
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feat(excel): 改进Excel存储服务的列名处理机制
优化了列名清理逻辑，支持UTF8编码包括中文字符，实现唯一列名
生成机制，防止列名冲突。同时切换到pymysql直接插入方式，
提升批量数据插入性能并解决SQLAlchemy异步问题。
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fix(rag): 改进RAG服务嵌入模型加载策略
当嵌入模型加载失败时，采用更稳健的降级策略，使用简化模式
运行RAG服务而非完全失败，确保系统核心功能可用性。
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2026-04-02 03:39:00 +08:00 |
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feat(config): 添加RAG/Embedding配置选项
- 新增EMBEDDING_MODEL配置项，默认值为"all-MiniLM-L6-v2"
- 用于支持RAG服务的嵌入模型配置
feat(database): 增强MySQL数据库初始化功能
- 实现数据库自动创建功能，若数据库不存在则自动创建
- 使用临时连接在不指定数据库的情况下执行CREATE DATABASE语句
- 支持utf8mb4字符集和排序规则设置
refactor(excel): 优化Excel表创建逻辑
- 将表创建方式从ORM模型改为原生SQL语句
- 提高异步操作的兼容性
- 增加自动时间戳字段(created_at, updated_at)
feat(rag): 增强RAG服务嵌入模型错误处理
- 添加嵌入模型加载异常处理机制
- 当配置的模型加载失败时自动回退到默认模型
- 改进日志记录，提供更详细的初始化信息
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2026-04-02 02:42:03 +08:00 |
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完善后端日志
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2026-03-30 21:24:13 +08:00 |
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后端完成异步和rag设置
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2026-03-26 23:41:03 +08:00 |
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添加其他格式文档的解析
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2026-03-26 23:14:39 +08:00 |
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