千问支持跨文档信息抽取与整合，提供五种技术路径：一、OpenClaw多文档并行处理；二、Qwen-Agent智能分块问答；三、千问APP批量上传+表格Agent生成；四、Word与PPT跨载体联合建表；五、API调用+Pandas组装导出。
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如果您拥有多个文档（如PDF、Word、Excel、TXT等），需要从不同文件中识别相同语义字段并统一归集为结构化结果，则千问确实支持跨文档的信息抽取与整合。以下是实现该目标的多种技术路径：
一、启用OpenClaw多文档并行处理流水线
该方法基于OpenClaw框架构建分布式文档处理引擎，利用千问3.5-9B本地模型执行RAG式分块检索与聚合生成，为所有输入文档建立联合知识索引，从而支撑跨文件字段对齐与逻辑关联。
1、在项目根目录创建queue_config.json，写入并发控制参数：
{ "max_concurrency": 4, "retry_policy": { "max_attempts": 2 }, "error_handling": { "stop_on_failure": false } }
2、运行命令启动网关服务：
openclawgateway restart
3、执行批量导入指令，指定文档路径与输出格式：
openclaw doc-batch --input ./docs/ --output ./results/ --format excel --model qwen3.5-9b
二、调用Qwen-Agent的parallel_doc_qa.py执行智能分块问答
该方法直接调用Qwen-Agent内置的并行文档问答模块，对每个文档实施智能切片与上下文感知检索，通过共享prompt指令驱动模型在全部文档中统一识别指定字段，确保跨源一致性。
1、确认已安装依赖：
pip install transformers torch pandas numpy
2、编辑config.py，设置模型加载路径与分块策略：
PARTITION_STRATEGY = "semantic"; PARALLEL_CHUNK_SIZE = 1000; MAX_RAG_TOKEN_SIZE = 4500
3、执行并行处理脚本：
python parallel_doc_qa.py --input-dir ./input_docs --prompt "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"
三、通过千问APP内建批量上传+表格Agent联动生成汇总表
该方法无需部署本地环境，在端侧完成全部处理：批量上传后，表格Agent自动构建跨文档实体映射关系，识别同义字段（如“签约方”“甲方”“委托单位”）并归一化为标准列名，再执行值聚合与冲突消解。
1、打开通义千问APP，进入“文档”页，点击“批量上传”，一次选择最多100个文档（支持PDF/Word/TXT/Markdown/EPUB）。
2、上传完成后，在对话框中输入：
“合并所有文档中‘供应商名称’‘报价金额’‘交付周期’字段，去重后按金额降序排列，生成Excel”
3、等待系统完成解析与结构化生成，点击下载按钮获取单个.xlsx文件。
四、混合格式联合建表：Word正文 + PPT附录跨载体抽取
该方法适用于报告类文档拆分存储的场景，千问通过任务规划模块同步解析两类载体，统一字段命名与数据类型，实现跨格式字段对齐与数值互补，避免人工拼接误差。
1、依次上传一份Word主报告与一份配套PPT附录文件。
2、输入复合指令：
“结合Word文档中的‘预算明细表’章节与PPT第5–8页的‘执行进度图’，生成含‘项目名称’‘批复预算(万元)’‘当前支出(万元)’‘进度百分比’四列的Excel”
3、系统启动任务规划模块，判定需调用文档解析、数值抽取、单位归一化及百分比反推等子任务。
五、API批量调用+Pandas组装导出
该路径面向开发者，通过HTTP请求批量提交文档内容至千问API，接收JSON格式结构化响应后，在本地使用Pandas进行字段对齐、类型转换与冲突处理，最终导出为单个Excel文件。
1、构造POST请求体，包含base64编码的文档内容数组与统一prompt模板。
2、调用千问API接口：
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/document/qwen/parse
3、接收各文档返回的JSON结果，使用pandas.concat()按指定key列（如“合同编号”）纵向合并，缺失字段填充NaN，保存为merged_output.xlsx。
