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优化智能填表功能：提升速度、完善数据提取精度
后端优化 (template_fill_service.py):
1. 速度优化:
- 使用 asyncio.gather 实现字段并行提取
- 跳过 AI 审核步骤，减少 LLM 调用次数
- 新增 _extract_single_field_fast 方法
2. 数据提取优化:
- 集成 RAG 服务进行智能内容检索
- 修复 Markdown 表格列匹配跳过空列
- 修复年份子表头行误识别问题
3. AI 表头生成优化:
- 精简为 5-7 个代表性字段（原来 8-15 个）
- 过滤非数据字段（source、备注、说明等）
- 简化字段名，如"医院数量"而非"医院-公立医院数量"
4. AI 数据提取 prompt 优化:
- 严格按表头提取，只返回相关数据
- 每个值必须带标注（年份/地区/分类）
- 支持多种标注类型：2024年、北京、某省、公立医院、三级医院等
- 保留原始数值、单位和百分号格式
- 不返回大段来源说明
5. FillResult 新增 warning 字段:
- 多值检测提示，如"检测到 2 个值"
前端优化 (TemplateFill.tsx):
- 填写详情显示多值警告（黄色提示框）
- 多值情况下直接显示所有值
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-04-14 17:14:59 +08:00 |
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临时禁用RAG服务并添加日志记录
- 在RAGService中添加_disabled标志，临时禁用所有RAG功能
- 添加详细的日志记录，便于调试和监控被跳过的操作
- 在TableRAGService中同样添加禁用机制，避免索引构建
refactor(file): 更新.gitignore忽略日志目录
- 添加**/logs/到.gitignore文件中
docs(plan): 添加比赛备赛规划文档
- 创建完整的比赛备赛规划文档，包含功能清单和待办事项
- 记录已完成功能和核心缺失模块，便于项目跟踪
chore(excel): 添加Q&A参考文件
- 添加Q&A.xlsx作为参考文档，包含比赛相关问题解答
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2026-04-08 19:59:41 +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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完善数据库调用
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2026-03-27 00:06:17 +08:00 |
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完成后端数据库连接配置
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2026-03-26 19:49:40 +08:00 |
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