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写在前面

在构建检索增强生成（RAG）应用时，Excel文件是不可或缺的数据源。它们通常包含了企业运营、市场分析、科学研究等各个领域的宝贵数据。然而，当这些Excel文件变得“超大”——可能包含数十万甚至数百万行数据时，传统的解析方法和RAG数据处理流程将面临严峻的内存、性能和检索效率挑战。更进一步，用户往往希望能够像在数据库中那样，通过精确的行列约束（例如，“找出‘销售部门’在‘2023年Q3’的‘产品A’的‘实际销售额’”）来查询数据记录，这给RAG系统的设计带来了更高的要求。

本文将深度探讨在RAG应用开发中，如何正确、高效地解析超大Excel文件，并重点阐述如何设计系统以支持基于行列约束的精确数据记录查询，最终将这些结构化信息无缝融入RAG流程，赋能LLM给出精准答案。

1. 引言：超大Excel在RAG中的负担

超大Excel文件（例如，包含数百万行、数百列的数据）是企业数据资产的重要组成部分。将其有效地融入RAG系统，可以让LLM访问到细粒度、结构化的事实数据，从而回答复杂的业务查询、生成数据驱动的报告，甚至辅助决策。

然而，这种“甜蜜”背后是沉重的技术负担。文件的体积和结构复杂性给数据加载、预处理、索引构建以及最终的查询响应带来了全方位的挑战。特别是当用户期望通过类似SQL