ST-Raptor – AI表格問答工具，支持多種半結構化表格

核心觀點：ST-Raptor 是一款創新的半結構化表格問答工具，只需提供 Excel 表格和自然語言問題，即可實現高精度答案的生成。它融合了視覺語言模型與樹構建算法，支持多種表格格式和大型語言模型集成，并通過兩階段驗證確保結果的可靠性。

ST-Raptor：解鎖半結構化表格問答的強大引擎

在信息的時代，如何高效地從半結構化表格中提取有價值的信息，成為了一項重要挑戰。ST-Raptor 應運而生，它是一款專為半結構化表格問答設計的革新性工具，旨在將繁瑣的數據檢索過程簡化為一次自然的對話。

ST-Raptor 的核心價值

ST-Raptor 的魅力在于其簡單易用的交互方式和卓越的性能表現。您只需準備一份 Excel 格式的表格，并提出一個用自然語言描述的問題，ST-Raptor 便能精準地為您找到答案。它能夠駕馭各種復雜的半結構化表格布局，無論是個人信息清單、學術研究數據，還是財務報表，都能游刃有余地處理。

該工具的強大之處在于其獨特的技術架構。它巧妙地融合了視覺語言模型（VLM），使其能夠深入理解表格的視覺元素和布局信息。同時，配合先進的樹構建算法（HO-Tree），ST-Raptor 能夠精準解析表格結構，即使面對錯綜復雜的表格，也能洞悉其內在邏輯。更值得一提的是，ST-Raptor 具備靈活集成不同大型語言模型（LLM）的能力，能夠根據具體需求調用如 Deepseek-V3、GPT-4o 等頂尖模型，從而不斷優化問答效果。

為了確保用戶獲得絕對可靠的信息，ST-Raptor 引入了兩階段驗證機制。這一機制層層把關，有效避免了錯誤答案的產生，為用戶提供了堅實的信心保障。

ST-Raptor 的主要特性

• 精確無誤的答案生成：通過自然語言問題與 Excel 表格的結合，ST-Raptor 能夠直接輸出精準的答案。
• 廣泛的表格適應性：無論表格是個人信息表、學術研究數據表，還是財務報表等，ST-Raptor 都能輕松應對。
• 多樣化的輸入格式支持：除了 Excel，ST-Raptor 還支持從 HTML、Markdown、CSV 等多種常見格式導入表格數據。
• 即開即用的便捷性：用戶無需進行任何額外的模型微調，即可直接使用 ST-Raptor 的強大功能。

ST-Raptor 的應用前景

ST-Raptor 的應用場景極其廣泛，幾乎涵蓋了所有需要從表格數據中快速獲取信息的領域：

• 企業財務管理：財務人員可以快速從預算表中提取關鍵數據，助力成本控制與決策。
• 學術研究數據管理：科研人員能夠便捷地查詢實驗數據表中的特定結果，顯著加速研究進程。
• 人力資源管理：HR 部門可以輕松從績效表中檢索員工表現信息，為人才管理提供有力支持。
• 金融風險評估：金融分析師能夠高效分析風險數據表，精準識別高風險客戶，降低信貸風險。
• 物流供應鏈管理：管理人員可以快速查詢物流訂單表中的庫存和運輸狀態，優化供應鏈效率。

ST-Raptor 項目的更多詳情和代碼，可在其 GitHub 倉庫中獲取：https://github.com/weAIDB/ST-Raptor。