千问agent支持多文档并行处理以实现关键信息提取、结构化表格生成及跨文档比对分析，具体包括：一、启用openclaw多文档并行处理流水线；二、调用qwen-agent的parallel_doc_qa.py执行智能分块问答；三、通过千问app内建批量上传+表格agent联动生成汇总表；四、使用api接口驱动千问模型进行文档内容批量化结构化抽取。
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如果您拥有多个文档（如PDF、Word、Excel、TXT等），需要统一提取关键信息、生成结构化表格或跨文档比对分析，则千问Agent可通过并行处理机制一次性完成数据整理。以下是实现该目标的具体方法：
一、启用OpenClaw多文档并行处理流水线
该方法基于OpenClaw框架构建分布式文档处理引擎，利用千问3.5-9B本地模型执行RAG式分块检索与聚合生成，支持1000+文件并发解析，资源调度由CPU核心数自动适配。
1、在项目根目录创建queue_config.json，写入并发控制参数：
{ "max_concurrency": 4, "retry_policy": { "max_attempts": 2 }, "error_handling": { "stop_on_failure": false } }
2、运行命令启动网关服务：
openclaw gateway restart
3、执行批量导入指令，指定文档路径与输出格式：
openclaw doc-batch --input ./docs/ --output ./results/ --format excel --model qwen3.5-9b
二、调用Qwen-Agent的parallel_doc_qa.py执行智能分块问答
该方法直接调用Qwen-Agent内置的并行文档问答模块，对每个文档实施智能切片（按1000字符分块）、上下文感知检索（RAG_CHUNK_SIZE=300）与结果去重过滤，确保大文件（如500MB PDF）也能稳定解析。
1、确认已安装依赖：
pip install transformers torch pandas numpy
2、编辑config.py，设置模型加载路径与分块策略：
PARTITION_STRATEGY = "semantic"；PARALLEL_CHUNK_SIZE = 1000；MAX_RAG_TOKEN_SIZE = 4500
3、执行并行处理脚本：
python parallel_doc_qa.py --input-dir ./input_docs --prompt "提取所有文档中的客户名称、合同金额、签署日期，并以表格形式返回"
三、通过千问APP内建批量上传+表格Agent联动生成汇总表
该方法无需部署本地环境，依托千问APP最新上线的“表格Agent”能力，在完成多文档上传后，直接以自然语言指令触发跨文档结构化数据抽取与Excel生成，全过程在端侧完成，响应时间控制在1–2分钟内。
1、打开通义千问APP，进入“文档”页，点击“批量上传”，一次选择最多100个文档（支持PDF/Word/TXT/Markdown/EPUB/HTML混选）。
2、等待全部文档状态显示为“已就绪”，点击任意文档缩略图进入预览页。
3、在对话框中输入指令：
“请从以上所有文档中提取：公司名称、联系人、电话、签约日期，并合并生成一张Excel表格”
4、等待系统返回可下载的summary_output.xlsx文件，点击下载按钮保存至手机。
四、使用API接口驱动千问模型进行文档内容批量化结构化抽取
该方法适用于需将文档整理结果嵌入业务系统的场景，通过调用DashScope API，构造包含多文档文本摘要与结构化Schema的请求体，接收JSON格式响应，便于后续入库或可视化展示。
1、在百炼平台获取API Key与Endpoint，确保权限包含dashscope.document-processing服务。
2、准备文档文本列表，每项包含doc_id、content、schema字段，例如：
{ "doc_id": "D001", "content": "甲方：北京某某科技有限公司...金额：¥1,280,000...", "schema": ["company", "amount", "date"] }
3、发送POST请求至https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/document-processing/structured-extract，Header中携带Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
4、解析返回JSON中的output.items数组，将各文档抽取结果写入pandas DataFrame并导出：
df.to_excel("structured_batch.xlsx", index=False)
