表格 RAG：从结构识别到证据召回
从 SpreadsheetLLM 的结构压缩与两阶段问答，到 FRTR 的多粒度检索和混合 RRF，梳理表格 RAG 的工程路径及评测。
为什么做这个作品
真实工作簿往往既大又包含复杂表头和多个数据区。这个分享先解释如何识别表格结构、定位相关 workbook 与数据范围，再展示多粒度检索、混合排序和带来源回答的链路，并附有 region 识别演示与评测报告。
如何探索
按章节查看结构压缩、检索与评测过程，并在页面内操作 region 预览及报告中的示例；也可全屏打开独立作品。
全屏打开作品核心内容
- 表格问答应先定位 workbook 和相关证据范围，再取完整数据进行分析，而不是把整表直接塞入上下文。
- 结构锚点、表头路径与 row、column、window 等多粒度 chunk 帮助检索保留表格语义。
- 作品附带 KL Demo region 识别和实际召回评测，便于将设计推理与可观察结果对照。