引言
RagflowPlus v0.3.0 版本中，增加了对excel文件的解析支持，但收到反馈，说效果并不佳。
以下测试文件内容来自群友反馈提供，数据已脱敏处理。
经系统解析后，分块效果如下：
可以看到，由于该文件包含很多列信息，导致表格被截断，同一行信息完全错位，分散到了不同的chunk中。
表格解析新思路
其实问题就出在对表格文件的处理上，直接套用MinerU的文件处理管线，会先通过LibreOffice将文件转成pdf的形式，再进行表格区域识别。
其实，excel本身就是格式化的表格，这样的处理方式，就像是拿尼康八百定去拍人物写真，上重装备，还拍不好。
既然excel已经是格式化的文件，只需要用pandas去逐行读取就行了。
考虑一般表格都会有表头，每一行内容需要和表头关联，因此，每个chunk根据表头+当前行的形式划分即可，示例代码如下：
python
import pandas as pd
def parse_excel(file_path):
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 获取表头
headers = df.columns.tolist()
blocks = []
for _, row in df.iterrows():
# 构建HTML表格
html_table = "<html><body><table><tr>{}</tr><tr>{}</tr></table></body></html>".format("".join(f"<td>{col}</td>" for col in headers), "".join(f"<td>{row[col]}</td>" for col in headers))
block = {"type": "table", "img_path": "", "table_caption": [], "table_footnote": [], "table_body": f"{html_table}", "page_idx": 0}
blocks.append(block)
return blocks
if __name__ == "__main__":
file_path = "test_excel.xls"
parse_excel_result = parse_excel(file_path)
print(parse_excel_result)将这个解析逻辑融合进解析模块，再次解析，效果如下：
关键词编辑技巧
虽然已经把表格格式处理好了，但进行检索测试，发现效果不好，关键词相似度为0。
上篇文章，已经详细分析过关键词相似度的计算方式。由于表格实际上是html格式的数据，这会间接导致原始关键词的提取存在问题。
实际上，ragflow原本就提供了一种为chunk块编辑关键词的方式。
双击chunk，可以对关键词进行自定义设置。
比如，我设定该chunk的关键词为某学员姓名，再次检索此关键词，关键词相似度就变成了100。
用对话模型进行测试，模型能正确检索回答。
公式解析适配
之前有群友问过：为什么解析文件时，会过滤公式的chunk。
我当时给出的回答是这样：公式都是由数学符号组成，本身和问题不会具备相似性。比如，正常问题通常会问xx公式，但不会把公式原本的形式当成问题去问。这就会导致将公式变成解析块会毫无意义，因为压根不会被检索出来。
但是利用关键词编辑，就可以让公式chunk具备实际意义，因此将公式chunk添加进解析结果。
以下是一个包含公式的文件解析结果：
以2-3公式(假设作为一个公式的具体名字)为测试文本进行检索，是得不到任何结果的。
利用关键词编辑，为其添加关键词：
再次检索，就可以顺利检索出来。
用问答模块测试，也可以正常显示。
总结
本文对表格和公式两类元素进行调优测试，不难发现，对于rag系统来说，检索是至关重要的环节。
想要效果好，就需要对每一个块进行精调。
因此，在进行对话测试前，检索测试是必要环节：如果检索不出来，那就要排查chunk块的类型和关键词设定；如果能检索到，模型回答不出来，那就是模型本身的性能问题。