Какова лучшая стратегия обучения для обработки LLM файлов .xlsx? [закрыто] ⇐ Python

[Гость]

Задача в том, что файлы Excel структурированы (строки, столбцы, листы), поэтому в отличие от простого текста, наивный брюк может потерять важные отношения между ячеек. Разделы (например, заголовки + блок данных)? < /p>
Существуют ли лучшие методы сохранения контекста (например, заголовки, имена листов, формулы, метаданные), чтобы LLM все еще могло интерпретировать данные? Для обработки файлов .xlsx.
Поскольку LLM имеют ограничения длины контекста, я хочу разделить (Chunk) данные Excel на более мелкие, значимые части, прежде чем встраивать или подавать в модель.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... xlsx-files