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FilesReadSystem/比赛备赛规划.md

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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：

# 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：

{
  "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：

{
  "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）：

{
  "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）：

{
  "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：

{
  "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：

{
  "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：

{
  "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：

@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
# 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

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

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