自动把 多 Sheet Excel 原始实验数据 → 结构化关键字段 → LLM 生成段落 → Word 报告
- 每张 Sheet 独立 Prompt：不同实验/统计表都能随时增删
- 抽取 / 生成 只各用一个 Generic Agent：核心 Python 永远不动
- LLM 热切换：配置里写好
model_name/base_url/ Key，代码 0 改 - 结果落 Word：使用占位符
{{INTRO}}{{METHOD}}… 自动替换
pharma_report/
├─ main.py
├─ requirements.txt
├─ agents/
│ ├─ registry.py
│ ├─ extract_generic.py
│ └─ generate/
│ └─ base.py
├─ llm_client.py
├─ configs/
│ ├─ sheet_tasks.yaml
│ ├─ paragraph_tasks.yaml
│ ├─ doc_placeholders.yaml
│ └─ llm.yaml
├─ prompts/ # Jinja2 Prompt 模板
└─ templates/
└─ report_template.docx
python -m venv venv && source venv/bin/activate # 可选
pip install -r requirements.txt三选一（推荐①或②）：
| 方式 | 步骤 |
|---|---|
① 写入 configs/llm.yaml |
在对应 provider 段写 key_value: YOUR_KEY |
② .env + python-dotenv |
.env 内容：OPENAI_API_KEY=sk-xxx |
| ③ 系统环境变量 | Windows setx, Linux/macOS export |
python main.py ./input/test_input.xlsx -o ./output/report.docxRawData_A:
prompt: prompts/extract_pk_params.txt
keys: { Cmax: number, Tmax: number }
provider: openaiIntroParagraph:
keys: [Cmax, Tmax]
prompt: prompts/gen_intro.txt
provider: qwenopenai:
model_name: gpt-4o-mini
base_url: https://api.openai.com/v1
key_env: OPENAI_API_KEY
qwen:
model_name: qwen2.5-32b-instruct
base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
key_value: YOUR_QWEN_KEY| 任务 | 做法 |
|---|---|
| 新增 Sheet | 在 sheet_tasks.yaml 添配置 + 新 Prompt |
| 新增段落 | 在 paragraph_tasks.yaml 添配置 + Word 占位符 |
| 切换模型 | 全局 LLM_PROVIDER=qwen 或 YAML provider: |
| 加字段 / 改类型 | 只改 sheet_tasks.yaml -> keys |
| Prompt 调优 | 直接编辑 prompts/*.txt |
- 密钥不入 Git：用
.env或私有llm.yaml - Docker：
ENV LLM_PROVIDER=openai OPENAI_API_KEY=xxx - 多模型并发：不同进程分别
apply_provider()，互不覆盖
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