必须指定“姓名、部门、入职时间、职级”4个字段才能精准提取，字段名需与原文高频词一致，缺失填“/”，批量处理需用app批量上传或qwen-agent智能分块，输出可直接生成对应表头的excel。
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你需要从Word、PDF或聊天记录里精准捞出“姓名、部门、入职时间、职级”这4个字段，而不是让AI自由发挥猜内容——指定字段是信息提取准确率的决定性操作。
用自然语言指令直接声明字段
这是最常用、成功率最高的方式，适用于单文档或少量文本粘贴场景。
第一步：在千问对话框中输入明确字段清单，例如：“请从以下文本中提取4个字段：姓名、部门、入职年月、职级，字段间用‘|’分隔，缺失字段填‘/’。”
第二步：紧接着粘贴原始文本（如一段HR录入说明），或点击回形针图标上传Word/PDF文件。
第三步：发送后等待3～8秒，AI将严格按你列出的字段顺序和名称输出结构化结果，不会多加“岗位职责”“汇报对象”等未声明字段。这一步必须写全字段名，【字段名与原文表述不一致时，AI仍会尽力匹配，但若你写成‘入职日期’而原文是‘2023年7月入职’，可能漏提；建议优先采用原文高频词，如‘入职时间’】。
批量文档统一字段抽取
当你有10份招聘JD或50张运单扫描件，需要全部按同一套字段拉取数据，就不能逐条写指令了。
方法一：APP端批量上传+表格Agent联动生成
打开千问APP → 进入“文档”页 → 点击“批量上传”，一次选中所有文件（最多100个，支持PDF/Word/TXT）→ 上传完成后，在对话框输入：“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”。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：调用Qwen-Agent执行智能分块问答
需本地运行：编辑config.py设置PARTITION_STRATEGY = "semantic" → 执行命令python parallel_doc_qa.py --input-dir ./input_docs --prompt "提取所有文档中的运单号、收件人电话、物品类型、重量"
注意：该方式要求已安装transformers、torch等依赖，且【prompt中字段必须全部用中文顿号分隔，不可换行或加序号，否则模型可能截断解析】。
字段映射进Excel表头
你不是只要字段值，而是要立刻生成带列名的Excel，比如把“负责人：张三”“截止日：2026-09-30”自动对齐到“负责人”“截止日期”两列。
在指令中直接定义输出结构：“生成Excel表，字段为：负责人、截止日期、完成状态、关联项目编号”。
AI会反向推导原文中哪些片段对应哪一列，自动忽略“备注”“附件说明”等无关段落。
这一步不需要提前整理原始文档格式，哪怕原文是PPT里的项目符号列表、Word里的混排段落、甚至截图OCR后的乱序文字，AI都能基于语义绑定字段。但若原文完全没出现“关联项目编号”这个词，AI也不会虚构，而是留空或填“/”。
