ST-Raptor

ST-Raptor – AI表格问答工具，支持多种半结构化表格

核心观点：ST-Raptor 是一款创新的半结构化表格问答工具，只需提供 Excel 表格和自然语言问题，即可实现高精度答案的生成。它融合了视觉语言模型与树构建算法，支持多种表格格式和大型语言模型集成，并通过两阶段验证确保结果的可靠性。

ST-Raptor：解锁半结构化表格问答的强大引擎

在信息的时代，如何高效地从半结构化表格中提取有价值的信息，成为了一项重要挑战。ST-Raptor 应运而生，它是一款专为半结构化表格问答设计的革新性工具，旨在将繁琐的数据检索过程简化为一次自然的对话。

ST-Raptor 的核心价值

ST-Raptor 的魅力在于其简单易用的交互方式和卓越的性能表现。您只需准备一份 Excel 格式的表格，并提出一个用自然语言描述的问题，ST-Raptor 便能精准地为您找到答案。它能够驾驭各种复杂的半结构化表格布局，无论是个人信息清单、学术研究数据，还是财务报表，都能游刃有余地处理。

该工具的强大之处在于其独特的技术架构。它巧妙地融合了视觉语言模型（VLM），使其能够深入理解表格的视觉元素和布局信息。同时，配合先进的树构建算法（HO-Tree），ST-Raptor 能够精准解析表格结构，即使面对错综复杂的表格，也能洞悉其内在逻辑。更值得一提的是，ST-Raptor 具备灵活集成不同大型语言模型（LLM）的能力，能够根据具体需求调用如 Deepseek-V3、GPT-4o 等顶尖模型，从而不断优化问答效果。

为了确保用户获得绝对可靠的信息，ST-Raptor 引入了两阶段验证机制。这一机制层层把关，有效避免了错误答案的产生，为用户提供了坚实的信心保障。

ST-Raptor 的主要特性

• 精确无误的答案生成：通过自然语言问题与 Excel 表格的结合，ST-Raptor 能够直接输出精准的答案。
• 广泛的表格适应性：无论表格是个人信息表、学术研究数据表，还是财务报表等，ST-Raptor 都能轻松应对。
• 多样化的输入格式支持：除了 Excel，ST-Raptor 还支持从 HTML、Markdown、CSV 等多种常见格式导入表格数据。
• 即开即用的便捷性：用户无需进行任何额外的模型微调，即可直接使用 ST-Raptor 的强大功能。

ST-Raptor 的应用前景

ST-Raptor 的应用场景极其广泛，几乎涵盖了所有需要从表格数据中快速获取信息的领域：

• 企业财务管理：财务人员可以快速从预算表中提取关键数据，助力成本控制与决策。
• 学术研究数据管理：科研人员能够便捷地查询实验数据表中的特定结果，显著加速研究进程。
• 人力资源管理：HR 部门可以轻松从绩效表中检索员工表现信息，为人才管理提供有力支持。
• 金融风险评估：金融分析师能够高效分析风险数据表，精准识别高风险客户，降低信贷风险。
• 物流供应链管理：管理人员可以快速查询物流订单表中的库存和运输状态，优化供应链效率。

ST-Raptor 项目的更多详情和代码，可在其 GitHub 仓库中获取：https://github.com/weAIDB/ST-Raptor。