當大模型學會「讀表格」：智能問答如何破解數(shù)據(jù)結構化難題？
Gartner最新研究指出，2025年企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)中超60%將依賴表格存儲。這意味著表格已經(jīng)成為企業(yè)管理知識的重要方式，遠遠超過了傳統(tǒng)的文本形式。其結構化特性帶來的信息密度與交互效率，使得表格問答在智能問答領域的地位愈發(fā)關鍵。
表格問答難在哪？
可別小看表格問答，它的難度可不低。和普通文本相比，表格就像個復雜的謎題。
結構復雜：普通文本是“一行到底”的簡單結構，模型順著讀就能明白意思。但表格是二維的，單元格合并、跨行跨列這些情況太常見了，信息就像被打散的拼圖，找起來特別費勁。
語義難解：在理解語義方面，普通文本的關鍵信息一目了然，像“2025年一季度A產(chǎn)品銷售額100萬”，誰都能看懂。但表格得靠表頭才能知道數(shù)據(jù)是什么意思，有些表格還有多級表頭、跨列跨行表頭，信息又多又復雜，邏輯都藏在表格結構里。
解析邏輯：以前解析表格主要靠單元格的顏色、填充這些視覺標記來識別表頭，可要是遇到黑白文檔、掃描件，或者沒有這些標記的表格，就沒辦法了。
表格存儲示意
自研表格理解增強技術
不過別擔心，金現(xiàn)代團隊憑借強大的技術實力，研發(fā)出了基于類 HTML 解析語法的表格理解增強技術，能讓大模型更準確地理解表格數(shù)據(jù)。實現(xiàn)過程主要有下面6步：
獲取信息：獲取不同格式知識文檔中的文本信息和表格信息。
統(tǒng)一格式：將表格信息轉換為統(tǒng)一的存儲格式，并定義基于行和列的存儲格式。
確定表頭區(qū)域：根據(jù)表格中形成表頭的位置規(guī)律，確定表頭大致區(qū)域。
詳細表頭區(qū)域：將確定的表頭大致區(qū)域的文字內容拼接，采用預訓練語言模型，對拼接后的內容進行分類，確定表格所屬類別，進而確定表頭詳細區(qū)域。
處理表格內容：根據(jù)確定的表頭詳細區(qū)域，以表頭為基準，對表格其余部分進行單元格合并或拆分，得到單元格無合并的情況且每行列數(shù)相同、每列行數(shù)相同的表格內容。
存儲表格知識：以表頭單元格的文字內容為字段名，對應的列或行中的單元格文字內容為值，將表格內容轉換為鍵值對的形式，將原本表格中的一行或一列編為一組鍵值對字符串，向量化后存入向量庫中。
經(jīng)過這6步的處理，就像給表格來了一場 "結構化改造"，最終把復雜表格變成機器能看懂的 "鍵值對"，再亂的表格數(shù)據(jù)都能乖乖 "對號入座"，讓大模型理解表格就像讀普通文字一樣簡單。
表格問答優(yōu)勢，賦能行業(yè)應用
憑借在表格問答領域的技術突破，金現(xiàn)代智能問答系統(tǒng)構建了兼具創(chuàng)新性與實用性的知識服務體系。系統(tǒng)可針對檢測標準、設備說明書等非結構化文檔提供精準問答服務，更能在批量復雜表格處理場景中展現(xiàn)強大性能，為企業(yè)決策提供支撐，推動知識管理向自動化、智能化層級躍遷。
表格問答示意
金現(xiàn)代將持續(xù)聚焦技術迭代與場景創(chuàng)新，不斷提升系統(tǒng)的智能解析精度與服務響應效率，致力于在智能問答領域構建更具深度與廣度的解決方案，助力企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價值，開創(chuàng)智能知識管理新范式。