Gartner最新研究指出，2025年企业业务数据中超60%将依赖表格存储。这意味着表格已经成为企业管理知识的重要方式，远远超过了传统的文本形式。其结构化特性带来的信息密度与交互效率，使得表格问答在智能问答领域的地位愈发关键。

表格问答难在哪？

可别小看表格问答，它的难度可不低。和普通文本相比，表格就像个复杂的谜题。

结构复杂：普通文本是“一行到底”的简单结构，模型顺着读就能明白意思。但表格是二维的，单元格合并、跨行跨列这些情况太常见了，信息就像被打散的拼图，找起来特别费劲。

语义难解：在理解语义方面，普通文本的关键信息一目了然，像“2025年一季度A产品销售额100万”，谁都能看懂。但表格得靠表头才能知道数据是什么意思，有些表格还有多级表头、跨列跨行表头，信息又多又复杂，逻辑都藏在表格结构里。

解析逻辑：以前解析表格主要靠单元格的颜色、填充这些视觉标记来识别表头，可要是遇到黑白文档、扫描件，或者没有这些标记的表格，就没办法了。

表格存储示意

自研表格理解增强技术

不过别担心，金现代团队凭借强大的技术实力，研发出了基于类 HTML 解析语法的表格理解增强技术，能让大模型更准确地理解表格数据。实现过程主要有下面6步：

获取信息：获取不同格式知识文档中的文本信息和表格信息。

统一格式：将表格信息转换为统一的存储格式，并定义基于行和列的存储格式。

确定表头区域：根据表格中形成表头的位置规律，确定表头大致区域。

详细表头区域：将确定的表头大致区域的文字内容拼接，采用预训练语言模型，对拼接后的内容进行分类，确定表格所属类别，进而确定表头详细区域。

处理表格内容：根据确定的表头详细区域，以表头为基准，对表格其余部分进行单元格合并或拆分，得到单元格无合并的情况且每行列数相同、每列行数相同的表格内容。

存储表格知识：以表头单元格的文字内容为字段名，对应的列或行中的单元格文字内容为值，将表格内容转换为键值对的形式，将原本表格中的一行或一列编为一组键值对字符串，向量化后存入向量库中。

经过这6步的处理，就像给表格来了一场 "结构化改造"，最终把复杂表格变成机器能看懂的 "键值对"，再乱的表格数据都能乖乖 "对号入座"，让大模型理解表格就像读普通文字一样简单。

表格问答优势，赋能行业应用

凭借在表格问答领域的技术突破，金现代智能问答系统构建了兼具创新性与实用性的知识服务体系。系统可针对检测标准、设备说明书等非结构化文档提供精准问答服务，更能在批量复杂表格处理场景中展现强大性能，为企业决策提供支撑，推动知识管理向自动化、智能化层级跃迁。

表格问答示意

金现代将持续聚焦技术迭代与场景创新，不断提升系统的智能解析精度与服务响应效率，致力于在智能问答领域构建更具深度与广度的解决方案，助力企业释放数据价值，开创智能知识管理新范式。