通义千问具备强结构化数据理解与生成能力，体现为五路径：一、自然语言驱动表格生成；二、多轮对话自动结构化；三、OCR图像重建表格；四、跨格式文档信息抽取；五、纯文本到JSON/CSV语义转换。
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如果您在使用通义千问处理表格、JSON、XML等结构化数据时发现其响应准确、字段映射合理、输出格式规范，则说明该模型已具备较强的结构化数据理解与生成能力。以下是验证和体现这一能力的具体路径：
一、自然语言驱动的表格生成与编辑
该方法依托千问表格Agent的任务规划与沙箱编程机制，将口语化指令直接转化为可执行的数据建模逻辑，支持字段自动识别、行列结构推断及真实Excel文件生成。
1、在千问App、网页版或PC端输入明确需求，例如“生成一张含产品名称、单价、库存、供应商四列的电子元器件采购表，共10行示例数据”。
2、等待系统完成任务解析与代码执行，通常耗时1–2分钟。
3、点击结果下方的“下载Excel”按钮，获取带表头、数值校验与基础格式的本地文件。
二、多轮对话内容自动结构化整理
该能力基于对上下文语义的深度建模，能从非结构化对话流中抽取出时间、数值、实体、状态等维度，并映射为标准二维表格字段，适用于会议纪要、学习计划、项目排期等场景。
1、围绕“618电商直播选品清单”连续输入多条信息，如“主推三款蓝牙耳机”“预算控制在500元以内”“需标注是否支持降噪”“李佳琦直播间6月1日开播”。
2、在对话末尾发送指令：“把以上内容整理成Excel选品清单”。
3、系统自动构建列名为“产品名称｜预算上限｜核心功能｜直播时间｜备注”的表格并完成填充。
三、图像OCR识别后重建表格语义结构
该路径融合高精度OCR与布局感知技术，可还原手绘课表、工资条、纸质报表等图像中的行列关系与字段逻辑，避免传统OCR导致的错行、漏列问题。
1、点击千问界面的“上传图片”按钮，选择一张含横向节次与纵向星期的手绘课表照片。
2、输入指令：“识别为Excel，保留‘星期一至星期五’为列，‘第1–4节’为行，单元格填入课程名称”。
3、系统输出严格对齐原始布局的Excel文件，且所有课程名称均位于正确行列交叉位置。
四、跨格式文档信息抽取与结构化建表
该能力跳过PDF/Word/PPT的排版干扰，定位标题、列表项、数值段落等语义块，并依据逻辑关联组织为二维结构，适用于合同条款提取、财报关键指标汇总等任务。
1、上传一份上市公司2025年Q1财报PDF文件。
2、输入指令：“提取营业收入、净利润、毛利率、研发投入四项指标，按季度生成对比表格”。
3、系统自动识别各章节数据位置，校验单位一致性，输出含“季度｜营业收入（亿元）｜净利润（亿元）｜毛利率（%）｜研发投入（亿元）”五列的结构化表格。
五、纯文本表格到标准JSON/CSV的语义转换
该能力体现模型对字段语义、类型推断与结构映射的底层理解，不依赖固定分隔符或模板，可处理表头变形、列顺序变动、空值混杂等真实场景。
1、粘贴一段以竖线分隔的文本表格，例如：“姓名|入职日期|部门|职级\n王磊|2023-08-15|算法|P7\n陈婷|2024-02-20|产品|P6”。
2、发出指令：“转为JSON数组，字段名改为name、join_date、dept、level，日期格式统一为YYYY-MM-DD”。
3、模型输出合法JSON，其中“join_date”字段值已标准化为“2023-08-15”和“2024-02-20”，无格式残留或类型错误。
