在数据分析和智能问答系统的构建过程中，如何有效地结合结构化数据（如Excel表格）与非结构化数据（如文本文档）成为一个关键挑战。近期接触到的pandas+pandasql解决方案为此提供了一种优雅的处理方式，下面我将对这一方案进行分析和总结。
解决方案框架
该方案巧妙地将Excel数据源与LLM（大型语言模型）结合起来，形成了一个双轨并行的查询系统。整体框架可以简化为以下步骤：
知识库构建：
- 记录Excel文件的保存路径
- 记录每个Excel中的sheet页签名称
- 记录每个sheet页签中包含的列名及其含义
查询流程：
- 用户提出问题
- LLM分别查询两个分支的知识库：
- Excel结构化数据分支
- 其他文本信息分支
- 综合两个分支的结果，生成最终答案
Excel数据查询机制：
- 当LLM从知识库中检索到相关Excel信息时
- LLM根据用户问题和Excel结构生成SQL查询语句
- 使用pandas加载相关Excel文件
- 通过pandasql执行SQL查询，获取结果数据
- 将查询结果纳入最终答案的生成过程
方案优势分析
这种解决方案具有以下几个明显优势：
分离数据源与查询逻辑：无需将所有Excel数据全部导入LLM，只需要提供元数据描述。
结构化查询能力：利用SQL的强大查询能力处理结构化数据，比纯文本处理更精确。
知识整合能力：能够同时利用结构化数据和非结构化文本，提供更全面的答案。
可扩展性：新增Excel文件只需更新知识库中的元数据描述，无需重新训练模型。
资源效率：避免了将大量表格数据直接输入LLM的令牌消耗。
实现要点
要有效实现这一方案，需要注意以下几个关键点：
Excel元数据的详细描述：
- 确保列名的语义清晰
- 明确表示列之间的关系
- 必要时提供示例数据或值域范围
SQL生成的准确性：
- LLM需要能够准确理解用户问题与Excel结构之间的映射
- 生成的SQL查询需要语法正确且符合pandasql的要求
结果整合的合理性：
- 需要明确如何权衡Excel查询结果与文本知识库的信息
- 在结果矛盾时如何处理
错误处理机制：
- 当SQL查询失败时的回退策略
- 当Excel元数据不完整时的处理方式
典型应用场景
这种解决方案特别适合以下应用场景：
- 企业数据分析：结合财务报表与经营文档
- 学术研究：结合实验数据与研究论文
- 产品分析：结合销售数据与用户反馈
- 智能客服：结合产品参数表与常见问题解答
结论
pandas+pandasql结合LLM的解决方案确实为知识库构建提供了一种高效的方式。通过将Excel文件的结构信息纳入知识库，然后利用LLM生成SQL查询并通过pandas执行，最终将结构化数据查询与非结构化文本查询相结合，形成了一个强大的智能问答系统。
这种方案巧妙地规避了将大量表格数据直接输入LLM的限制，同时充分利用了SQL的查询能力和LLM的理解能力，为构建更智能、更全面的知识库应用提供了一种可行的技术路径。
在未来的实践中，随着LLM能力的进一步提升，这种结合方式有望开发出更加智能化的企业数据应用系统。