[Bug]: table parser not use llm

快速结论：这是 RAGFlow v0.22.1 的预期行为。当使用 “Table”（表格）解析方法处理 Excel 或 CSV 文件时，系统不会将数据传给 LLM 生成答案，而是直接通过 SQL 查询返回检索结果。如需让 LLM 参与回答，请改用 “General”（通用）分块方法，或通过 API 设置 auto_disable_for_structured_data 为 False。

问题场景

用户在 RAGFlow v0.22.1 中，使用 “Table”（表格）解析方法创建知识库并上传 Excel 文件后，在对话中提问时，系统仅返回检索到的原始表格数据，没有通过 LLM 生成自然语言回答。

报错原文

when use table method to parse excel, chat not use LLM to answer question,only search results

原因分析

在 RAGFlow v0.22.1 中，当知识库使用 “Table” 方法解析 Excel/CSV 文件时，系统会将用户问题转换为 SQL 查询并直接检索数据，而不是将检索结果传递给 LLM 生成最终回答。这是一种针对结构化数据的优化设计，旨在提升性能并降低计算成本。默认情况下，配置项 auto_disable_for_structured_data 为 True，导致 LLM 处理被跳过。

环境排查

RAGFlow 镜像版本：v0.22.1
知识库解析方法：Table（表格）
上传文件类型：Excel 或 CSV 等结构化数据
配置项 auto_disable_for_structured_data 状态（默认启用）

解决步骤

方案一（推荐，可优先尝试）：在创建知识库时，将“分块方法”（Chunking Method）从 “Table” 改为 “General”（通用）。这样系统会按照常规方式处理数据并调用 LLM 生成回答。
方案二（通过 API/SDK 设置配置）：如果仍需使用 “Table” 解析方法，请在通过 API 创建或更新数据集时，将 parser_config 中的 auto_disable_for_structured_data 设为 False。注意：此选项在 v0.22.1 中没有全局配置、环境变量或 UI 开关，只能通过 API 设置。示例请求体如下：
```
{
  "parser_config": {
    "raptor": {
      "use_raptor": true,
      "auto_disable_for_structured_data": false
    }
  }
}
```

验证方法

在完成上述任一步骤后，上传 Excel/CSV 文件并重新测试对话。如果问题解决，用户提问后系统会生成并返回由 LLM 处理的自然语言回答，而不仅仅是原始表格数据。

参考来源

infiniflow/ragflow #11930

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[Bug]: table parser not use llm