大模型也怕填表？解析 LLM 在结构化数据处理上的软肋与工程化解法

本文深入探讨了当前大语言模型（LLM）在处理复杂文档和表格时的核心短板：对“值”的理解优于对“结构/位置”的理解。由于 LLM 底层的 Next Token Prediction 机制，在面对长文档、多层级嵌套及复杂表格时，容易出现“读后忘前”和字段错位等幻觉问题。作者并未坐等模型进化，而是通过工程化手段——包括章节拆分、区域识别及分批处理——自行构建工具补齐了这一短板。实测表明，该方案将填表效率提升了 5-6 倍，准确率超过 90%，为解决 LLM 的结构化处理瓶颈提供了务实的实战思路。