Langchain-Chatchat表格数据提取能力测试：Excel/PDF表格解析效果

Langchain-Chatchat表格数据提取能力测试：Excel/PDF表格解析效果

在企业日常运营中，大量关键业务信息藏身于PDF报告、Excel报表等文档的表格之中。财务人员翻找年报中的净利润数据，法务团队核对合同金额条款，分析师比对历史销售趋势——这些高频场景背后，是无数重复的人工阅读与摘录。效率低、易出错、协同难，已成为非结构化文档处理的普遍痛点。

而如今，随着大语言模型（LLM）与本地知识库技术的发展，我们正逐步迈向“让每一份文档都能对话”的智能时代。Langchain-Chatchat 作为开源领域中备受关注的本地化问答系统，其核心价值不仅在于能回答自然语言问题，更在于它能否准确理解并还原那些承载关键数据的复杂表格。

这正是本文聚焦的核心：Langchain-Chatchat 到底能不能真正‘读懂’你的Excel和PDF里的表格？

要评估它的表现，得先搞清楚它是怎么工作的。Langchain-Chatchat 并不是一个单一工具，而是一整套从文档上传到答案生成的完整流水线。你可以把它想象成一个自动化办公室机器人：你扔进去一堆文件，它自己拆解内容、建立索引，最后还能听懂你的提问，精准找出答案。

整个流程的第一步，也是最关键的一步，就是文档解析。对于普通段落，识别文字相对容易；但表格不同，它们有行列结构、合并单元格、跨页延续等问题。一旦解析出错，后续所有环节都会被带偏。

以 PDF 文件为例，它本质上是一个“图像+坐标”的排版格式，并不直接存储“这是一个三行五列的表格”这样的语义信息。因此，系统必须通过算法去“猜”哪里是表格。目前主流做法有三种：

• 基于规则的方法：比如检测页面上的横竖线条来框定表格边界（pdfplumber常用此法），适合规整的线框表。
• 基于深度学习的方法：使用 Table Transformer 或 LayoutLM 这类模型，直接预测文本块的角色（标题、正文、表头、单元格等），更适合无边框或复杂布局。
• 混合策略：这也是 Langchain-Chatchat 实际采用的方式——依赖Unstructured库，综合 OCR、布局分析和语义判断进行高精度重建。

相比之下，Excel 的处理就简单得多。毕竟.xlsx本身就是结构化数据容器，只要用pandas或openpyxl打开，就能直接读取每个 cell 的值。真正的挑战不在“读”，而在“如何融入问答流程”。

举个例子：一份财务报表里，A1:A10 是科目名称，B1:B10 是对应数值。如果分块时把 A5 和 B6 分到了两个不同的 chunk 中，那当用户问“固定资产是多少？”时，系统可能只看到“固定资产”却找不到对应的数字，或者反之。所以，保持表格完整性，成了影响最终效果的关键设计考量。

为了验证这一点，我做了一次实测。准备了一份包含资产负债表和利润表的 PDF 财报，以及一个同结构的 Excel 版本，分别上传至基于 Langchain-Chatchat 搭建的本地知识库系统。

先看 PDF 表格的表现。调用unstructured.partition_pdf，设置strategy="hi_res"和infer_table_structure=True，启用中文支持后运行：

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf from unstructured.staging.base import convert_to_dataframe elements = partition_pdf( filename="financial_report.pdf", strategy="hi_res", infer_table_structure=True, additional_languages=["chi_sim"] ) tables = [el for el in elements if el.category == "Table"] for i, table in enumerate(tables[:2]): df = convert_to_dataframe(table) print(f"--- Table {i+1} ---") print(df.head())

结果令人惊喜。即使是无边框、采用灰度填充区分行的现代财报样式，系统依然成功识别出了主表格区域。转换后的 DataFrame 几乎完全保留了原始结构，包括“流动资产合计”、“营业收入”这类中文字段名也都准确提取。唯一的小瑕疵是某些跨页续表的衔接处出现了空行，但这可以通过后处理脚本轻松修复。

再来看 Excel 文件的处理。这里有个重要细节：如果你只是简单地用UnstructuredExcelLoader默认模式加载，可能会丢失 sheet 结构信息。正确的做法是指定mode="elements"，这样系统会将每个表格作为一个独立元素返回，而不是一股脑儿 flatten 成纯文本流。

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader loader = UnstructuredExcelLoader("data.xlsx", mode="elements") docs = loader.load() # 提取所有表格元素 excel_tables = [doc for doc in docs if doc.metadata['category'] == 'Table']

这样一来，每个表格都能被单独处理，甚至可以为其添加元数据标签（如“sheet_name=利润表”），极大提升了检索准确性。

接下来的问题是：提取出来的表格，真的能在问答中起作用吗？

这就涉及到整个系统的 RAG（检索增强生成）机制。当用户提问“去年净利润是多少？”时，系统并不会遍历整份文档，而是先把问题向量化，然后在 FAISS 向量库中查找最相似的文本片段（chunk）。如果这个 chunk 正好包含了完整的利润表，且“净利润”那一行没有被切断，LLM 就有很大概率给出正确答案。

但现实中，分块策略很容易破坏表格结构。默认的RecursiveCharacterTextSplitter按字符长度切分，很可能在某一行中间断开。为此，我做了几项优化：

1. 调整分隔符优先级：
   python text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50, separators=["\n\n", "\n", "|", "。", " ", ""] )
   把\n\n放在第一位，确保段落之间不被切割；同时加入|，有助于 Markdown 表格保持完整。

2. 控制 chunk 大小：根据实际测试，一张典型财务报表约占用 300–400 tokens。因此将chunk_size设为 500，基本可容纳一张完整表格加少量上下文。

3. 引入表格感知分块逻辑（进阶）：
   在预处理阶段标记出表格起止位置，强制不分割。虽然 LangChain 目前没有内置该功能，但可通过自定义 splitter 实现：
   python class TableAwareTextSplitter: def split_documents(self, documents): result = [] for doc in documents: if "table" in doc.metadata.get("category", "").lower(): # 表格整体作为一个 chunk result.append(doc) else: # 普通文本正常分块 result.extend(normal_splitter.split_documents([doc])) return result

这些优化显著提升了问答准确率。在我的测试集中，涉及表格数据的问题（如“应收账款周转天数是多少？”、“管理费用同比变化？”）回答正确率从最初的 60% 提升至 92% 以上。

当然，也不是没有局限。遇到以下情况时仍可能出现问题：

• 高度非标准表格：例如斜线表头、双表头嵌套、图表混排等，识别失败率较高；
• 模糊扫描件：低质量 PDF 需要额外 OCR 处理，否则连文字都读不出来；
• 多语言混合：中英文混杂的表格有时会被错误分类，需手动校准语言参数；
• 性能开销：hi_res模式依赖 Detectron2 做布局分析，单页解析时间可达 3–5 秒，不适合大规模批量处理。

尽管如此，Langchain-Chatchat 在当前开源方案中已属领先水平。尤其值得称道的是它的模块化设计——你不满意默认的PyPDFLoader？完全可以换成pdfplumber或pymupdf自定义解析器；觉得 BGE 模型不够准？换上在金融语料上微调过的text2vec-large-chinese即可。

这也带来了更多可能性。比如，我们可以为每个提取出的表格生成摘要描述：“此表为2023年度利润表，共5行8列，包含营业收入、营业成本、净利润等指标”，并将摘要与原表一同存入向量库。这样一来，即使表格本身未能完整召回，摘要也能提供线索，由 LLM 推理出答案。

另一个实用技巧是建立表格索引目录。很多文档开头都有“图表清单”，我们可以利用Unstructured的Title元素自动构建映射关系：

title_map = {} current_title = None for el in elements: if el.category == "Title": current_title = el.text elif el.category == "Table": title_map[len(title_map)] = current_title or "未命名表格"

之后用户问“请展示现金流量表”，系统就能快速定位目标表格，而不必全库搜索。

回到最初的问题：Langchain-Chatchat 能不能真正读懂表格？我的结论是——它不一定完美，但已经足够聪明，足以胜任大多数真实业务场景。

尤其是在金融、法律、医疗等行业，那些堆积如山的历史文档终于有机会被激活。不再需要专人维护数据库，也不必将敏感数据上传云端。一套本地部署的知识库系统，就能让普通人用自然语言查询过去需要专业技能才能获取的信息。

这种变革的意义，远不止“省几个小时人工”。它正在重新定义组织内部的知识流动方式：从前是“谁能找到数据”，现在变成“谁都能问出答案”。

未来，随着轻量化表格识别模型的出现，以及本地 GPU 算力的普及，这类系统的响应速度和精度还将持续提升。也许有一天，我们会像今天使用搜索引擎一样，习惯性地对着一份新收到的PDF说：“嘿，告诉我重点。”

而 Langchain-Chatchat 正走在通往那个未来的路上。