用提示词（prompt）从 Excel 表格里提取数据，能不能做到 完全正确，取决于几个关键因素：

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1. Excel 数据本身的规范性

• 字段是否标准化：比如“资产原值”有时写成“原始价值”“购置价”，AI 就可能误判。
• 结构是否统一：同一列是否都放同类数据，还是有合并单元格、跨行表头。
• 数据是否干净：有无空格、错别字、特殊符号。

👉 如果表格干净、格式统一，AI 提取的准确率会非常高；
👉 如果表格“脏”，AI 可能理解错位或遗漏。

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2. 提示词设计的精确度

• 明确字段名称（要什么字段，不要什么字段）。
• 限制输出格式（例如必须输出 JSON、必须按列名映射）。
• 错误处理机制（例如找不到字段时返回 null）。

好的提示词能大幅减少 AI 的随意性，提高一致性。

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3. AI 模型能力的限制

• 大模型在解析 非结构化 Excel（跨表头、多层级表格） 时容易出现偏差。
• 复杂计算（比如公式推导、财务指标校验）可能会出现逻辑错误。
• 即使提示词写得很好，模型也可能 幻觉式填充（编造数据）。

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4. 实际落地方式

如果你想要“完全正确”，通常需要 AI + 程序规则结合：

• AI 负责 字段语义识别（理解表头到底代表什么）。
• 规则/脚本负责 数据定位与验证（比如通过 Python openpyxl/pandas 去精确读取单元格值）。
• 输出后再做 二次校验（比如检查数值总和是否匹配）。

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✅ 结论：
仅靠提示词和大模型，无法保证 100% 完全正确；但如果配合规则化处理和数据校验，可以做到接近完全正确。

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下面 AI 提取 + 程序校验的工作流方案，适用于从 Excel 表格中提取数据时既保证智能性又保证准确性：

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工作流方案

步骤 1：AI 语义识别（字段映射）

• 目标：理解表格里的列名、表头和语义。

• 做法：

  • 用 AI 读取 Excel 表格的表头。

  • 根据提示词让 AI 把表头映射到标准化字段列表（如“资产原值”→asset_original_value）。

  • 输出字段映射 JSON：

    {
      "资产原值": "asset_original_value",
      "折旧年限": "depreciation_years",
      "评估价值": "appraised_value"
    }
    

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步骤 2：程序化读取（精确提取）

• 目标：保证数值提取的精确性。

• 做法：

  • 用 Python（openpyxl 或 pandas）根据 AI 映射的字段，精确读取指定单元格/列的数据。
  • 避免让 AI 自己“抄写数值”，而是通过代码直接取值。

  示例：

  import pandas as pd
  
  df = pd.read_excel("source.xlsx")
  # 假设 AI 已经映射字段
  field_map = {"资产原值": "asset_original_value", "折旧年限": "depreciation_years"}
  
  extracted = {}
  for cn, en in field_map.items():
      if cn in df.columns:
          extracted[en] = df[cn].tolist()
  

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步骤 3：AI 校验（语义 & 逻辑）

• 目标：确认数值合理性，避免提取错误。

• 做法：

  • 把提取到的 JSON 数据再次交给 AI，要求进行逻辑检查：

    • 数值是否缺失？
    • 金额合计是否匹配？
    • 年限/比例是否在合理范围内？

  • AI 输出一个校验报告：

    {
      "status": "ok",
      "issues": [
        {"field": "depreciation_years", "problem": "存在负值"},
        {"field": "asset_original_value", "problem": "合计与总表不一致"}
      ]
    }
    

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步骤 4：规则校验（强约束检查）

• 目标：防止 AI“看走眼”。

• 做法：

  • 用代码做二次验证：

    • 检查数值类型（金额必须是数字）。
    • 校验合计（例如资产小计 = 各项资产之和）。
    • 检查缺失值。

  示例：

  assert all(isinstance(x, (int,float)) for x in extracted["asset_original_value"])
  

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步骤 5：最终输出

• 格式：统一输出标准 JSON 或写入数据库。
• 结果：准确度接近 100%，AI 负责语义理解，程序负责数值正确性。

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✅ 总结：

• AI → 用于语义识别、智能映射、逻辑校验。
• 程序 → 用于精确读取、强约束验证。
• 双重保障 → 保证提取既智能又正确。

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A	B	C
写 Python 完整示例代码	设计适合资产评估的字段映射模板	加上数据库入库的工作流