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在 RAG（检索增强生成）系统中解析 Excel 文件，需要将结构化数据转换为可供检索和生成的文本或向量形式。以下是完整的技术实现方案，涵盖 解析、分块、向量化 和 检索优化 关键步骤：

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1. Excel 解析与数据提取

(1) 工具选择

• Python 库推荐：
  • pandas：高效处理表格数据，支持 .xlsx 和 .csv。
  • openpyxl：直接操作 Excel 单元格（适合复杂格式）。
  • xlrd（旧版 .xls 兼容）。

(2) 代码示例

import pandas as pd# 读取 Excel 文件
def parse_excel(file_path):# 读取所有 Sheetsheets = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)# 提取文本数据text_data = []for sheet_name, df in sheets.items():# 处理表头headers = " | ".join(df.columns.astype(str))text_data.append(f"Sheet: {sheet_name}\nHeaders: {headers}\n")# 按行提取数据for _, row in df.iterrows():row_text =