# 比赛备赛规划文档

## 一、赛题核心理解

### 1.1 赛题名称
**A23 - 基于大语言模型的文档理解与多源数据融合**
参赛院校：金陵科技学院

### 1.2 核心任务
1. **文档解析**：解析 docx/md/xlsx/txt 四种格式的源数据文档
2. **模板填写**：根据模板表格要求，从源文档中提取数据填写到 Word/Excel 模板
3. **准确率与速度**：准确率优先，速度作为辅助评分因素

### 1.3 评分规则
| 要素 | 说明 |
|------|------|
| 准确率 | 填写结果与样例表格对比的正确率 |
| 响应时间 | 从导入文档到得到结果的时间 ≤ 90s × 文档数量 |
| 评测方式 | 赛方提供空表格模板 + 样例表格（人工填写），系统自动填写后对比 |

### 1.4 关键Q&A摘录

| 问题 | 解答要点 |
|------|----------|
| Q2: 模板与文档的关系 | 前2个表格只涉及1份文档；第3-4个涉及多份文档；第5个涉及大部分文档（从易到难） |
| Q5: 响应时间定义 | 从导入文档到最终得到结果的时间 ≤ 90s × 文档数量 |
| Q7: 需要读取哪些文件 | 每个模板只读取指定的数据文件，不需要读取全部 |
| Q10: 部署方式 | 不要求部署到服务器，本地部署即可 |
| Q14: 模板匹配 | 模板已指定数据文件，不需要算法匹配 |
| Q16: 数据库存储 | 可跳过，不强制要求 |
| Q20: 创新点 | 不用管，随意发挥 |
| Q21: 填写依据 | 按照测试表格模板给的提示词进行填写 |

---

## 二、已完成功能清单

### 2.1 后端服务 (`backend/app/services/`)

| 服务文件 | 功能状态 | 说明 |
|----------|----------|------|
| `file_service.py` | ✅ 已完成 | 文件上传、保存、类型识别 |
| `excel_storage_service.py` | ✅ 已完成 | Excel 存储到 MySQL，支持 XML 回退解析 |
| `table_rag_service.py` | ⚠️ 已禁用 | RAG 索引构建（当前禁用，仅记录日志） |
| `llm_service.py` | ✅ 已完成 | LLM 调用、流式输出、多模型支持 |
| `markdown_ai_service.py` | ✅ 已完成 | Markdown AI 分析、分章节提取、流式输出、图表生成 |
| `excel_ai_service.py` | ✅ 已完成 | Excel AI 分析 |
| `visualization_service.py` | ✅ 已完成 | 图表生成（matplotlib） |
| `rag_service.py` | ⚠️ 已禁用 | FAISS 向量检索（当前禁用） |
| `prompt_service.py` | ✅ 已完成 | Prompt 模板管理 |
| `text_analysis_service.py` | ✅ 已完成 | 文本分析 |
| `chart_generator_service.py` | ✅ 已完成 | 图表生成服务 |
| `template_fill_service.py` | ✅ 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/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 |

### 2.3 前端页面 (`frontend/src/pages/`)

| 页面文件 | 功能 | 状态 |
|----------|------|------|
| `Documents.tsx` | 主文档管理页面 | ✅ 已完成 |
| `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，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、核心功能实现详情

### 3.1 模板填写模块（✅ 已完成）

**核心流程**：
```
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
         ↓
根据源文档ID列表读取源数据（MongoDB或文件）
         ↓
优先从结构化数据直接提取（Excel rows）
         ↓
无法直接提取时使用 LLM 从文本中提取
         ↓
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）
```

**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（✅ 已完成）

**已实现功能**：
- `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（✅ 已完成）

**已实现功能**：
- `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）

---

## 四、参赛材料准备

### 4.1 必交材料

| 材料 | 要求 | 当前状态 | 行动项 |
|------|------|----------|--------|
| 项目概要介绍 | PPT 格式 | ❌ 待制作 | 制作 PPT |
| 项目简介 PPT | - | ❌ 待制作 | 制作 PPT |
| 项目详细方案 | 文档 | ⚠️ 部分完成 | 完善文档 |
| 项目演示视频 | - | ❌ 待制作 | 录制演示视频 |
| 训练素材说明 | 来源说明 | ⚠️ 已有素材 | 整理素材文档 |
| 关键模块设计文档 | 概要设计 | ⚠️ 已有部分 | 完善文档 |
| 可运行 Demo | 核心代码 | ✅ 已完成 | 打包可运行版本 |

### 4.2 Demo 提交要求

根据 Q&A：
- 可以只提交核心代码，不需要完整运行环境
- 现场答辩可使用自带笔记本电脑
- 需要提供部署和运行说明（README）

---

## 五、测试验证计划

### 5.1 使用现有测试数据

```
docs/test/
├── 2023年文化和旅游发展统计公报.md
├── 2024年卫生健康事业发展统计公报.md
├── 第三次全国工业普查主要数据公报.md
```

### 5.2 模板填写测试流程

1. 准备一个 Word/Excel 模板表格
2. 指定源数据文档
3. 上传模板和文档
4. 执行模板填写
5. 检查填写结果准确率
6. 记录响应时间

### 5.3 性能目标

| 指标 | 目标 | 当前状态 |
|------|------|----------|
| 信息提取准确率 | ≥80% | 需测试验证 |
| 单次响应时间 | ≤90s × 文档数 | 需测试验证 |

---

## 六、工作计划（建议）

### 第一优先级：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：优化
- 优化响应时间
- 完善错误处理
- 增加更多测试用例

---

## 七、注意事项

1. **创新点**：根据 Q&A，不必纠结创新点数量限制
2. **数据库**：不强制要求数据库存储，可跳过
3. **部署**：本地部署即可，不需要公网服务器
4. **评测数据**：初赛仅使用目前提供的数据
5. **RAG 功能**：当前已临时禁用，不影响核心评测功能（因为使用直接文件读取）

---

*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

#### 流程图
```
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ 上传模板    │ ──► │ 选择数据源   │ ──► │ 智能填表    │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                                              │
                    ┌─────────────────────────┼─────────────────────────┐
                    │                         │                         │
                    ▼                         ▼                         ▼
           ┌───────────────┐         ┌───────────────┐         ┌───────────────┐
           │ 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

| 组件 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 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()` | 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

模板填表服务支持两种方式加载源文档：

1. **通过 MongoDB 文档 ID**：`source_doc_ids`
   - 文档已上传并存入 MongoDB
   - 服务直接查询 MongoDB 获取文档内容

2. **通过文件路径**：`source_file_paths`
   - 直接读取本地文件
   - 使用对应的解析器解析内容

### 8.3 Word 表格模板解析

比赛评分表格通常是 Word 格式，`docx_parser.py` 提供了专门的解析方法：

```python
# 提取表格模板字段
from docx_parser import DocxParser
parser = DocxParser()
fields = parser.extract_template_fields_from_docx(file_path)

# 返回格式
# [
#   {
#     "cell": "T0R1",  # 表格0，行1
#     "name": "字段名",
#     "hint": "提示词",
#     "field_type": "text/number/date",
#     "required": True
#   },
#   ...
# ]
```

### 8.4 字段类型推断

系统支持从提示词自动推断字段类型：

| 关键词 | 推断类型 | 示例 |
|--------|----------|------|
| 年、月、日、日期、时间、出生 | date | 出生日期 |
| 数量、金额、比率、%、率、合计 | number | 增长比率 |
| 其他 | text | 姓名、地址 |

### 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：
```json
{
  "template_id": "模板ID",
  "template_fields": [
    {"cell": "A1", "name": "姓名", "field_type": "text", "required": true, "hint": "提取人员姓名"}
  ],
  "source_doc_ids": ["mongodb_doc_id_1", "mongodb_doc_id_2"],
  "source_file_paths": [],
  "user_hint": "请从xxx文档中提取"
}
```

**响应（含多行支持）**：
```json
{
  "success": true,
  "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": "结构化数据直接提取",
      "confidence": 1.0
    }
  ],
  "source_doc_count": 2,
  "max_rows": 3
}
```

#### POST `/api/v1/templates/export`

导出请求（创建新文件）：
```json
{
  "template_id": "模板ID",
  "filled_data": {"姓名": ["张三", "李四"], "金额": ["10000", "20000"]},
  "format": "xlsx"
}
```

#### 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
```