寫在前面

在構建檢索增強生成（RAG）應用時，Excel文件是不可或缺的數據源。它們通常包含了企業運營、市場分析、科學研究等各個領域的寶貴數據。然而，當這些Excel文件變得“超大”——可能包含數十萬甚至數百萬行數據時，傳統的解析方法和RAG數據處理流程將面臨嚴峻的內存、性能和檢索效率挑戰。更進一步，用戶往往希望能夠像在數據庫中那樣，通過精確的行列約束（例如，“找出‘銷售部門’在‘2023年Q3’的‘產品A’的‘實際銷售額’”）來查詢數據記錄，這給RAG系統的設計帶來了更高的要求。

本文將深度探討在RAG應用開發中，如何正確、高效地解析超大Excel文件，并重點闡述如何設計系統以支持基于行列約束的精確數據記錄查詢，最終將這些結構化信息無縫融入RAG流程，賦能LLM給出精準答案。

1. 引言：超大Excel在RAG中的負擔

超大Excel文件（例如，包含數百萬行、數百列的數據）是企業數據資產的重要組成部分。將其有效地融入RAG系統，可以讓LLM訪問到細粒度、結構化的事實數據，從而回答復雜的業務查詢、生成數據驅動的報告，甚至輔助決策。

然而，這種“甜蜜”背后是沉重的技術負擔。文件的體積和結構復雜性給數據加載、預處理、索引構建以及最終的查詢響應帶來了全方位的挑戰。特別是當用戶期望通過類似SQL