docs: update README with AI API config, build flags, and architecture details
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RainySY
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README.md
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README.md
@@ -4,22 +4,24 @@
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## 功能特性
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## 功能特性
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- 📂 **多文件支持** — 读取 `.xlsx` / `.xls` / `.csv` 格式
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- 📂 **多格式支持** — 读取 `.xlsx` / `.xls` / `.csv`
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- 🔗 **动态列映射** — 自动解析表头，前端动态选择匹配列、时间列、提取列
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- 🔗 **动态列映射** — 自动解析表头，前端下拉框配置匹配列、时间列、提取列
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- 🧹 **正则清洗** — 自定义正则剔除干扰字符（默认保留纯中文）
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- 🧹 **正则清洗** — 自定义正则剔除干扰字符（默认保留纯中文）
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- ⏱ **时间窗口剪枝** — 按时间差过滤候选记录，提升匹配效率
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- ⏱ **时间窗口剪枝** — 按时间差过滤候选记录，减少无效比对
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- 📊 **Levenshtein 模糊匹配** — 基于编辑距离的相似度计算
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- 📊 **Levenshtein 模糊匹配** — 基于编辑距离的相似度计算，支持大小写敏感、全量/最佳匹配、结果排序
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- 🤖 **Deepseek AI 增强** — 对基础匹配未命中的记录，调用 Deepseek API 二次匹配
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- 🤖 **AI 增强匹配** — 对基础匹配未命中的记录调用大模型二次匹配，支持行级缓存跨批次复用
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- 📤 **结果导出** — 支持导出为 Excel (`.xlsx`) 格式
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- 🗄 **AI 缓存** — 批量 prompt 缓存 + 单行结果缓存，持久化到临时文件，命中后零 API 消耗
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- 🌐 **兼容 OpenAI 格式** — 支持 Deepseek、OpenAI、Ollama、vLLM 等任何兼容 `/v1/chat/completions` 的 API
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- 📤 **多格式导出** — 导出为 Excel (`.xlsx`) 或 CSV (`.csv`)，可选包含表头行
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## 技术栈
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## 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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| 层级 | 技术 |
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| -------- | ------------------------------------- |
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| 后端 | Go 1.24 + Wails v2.12.0 |
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| 后端 | Go 1.24 + Wails v2.12.0 |
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| 前端 | Vue 3 (Composition API) + Vite |
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| 前端 | Vue 3 (Composition API) + Vite |
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| Excel | excelize v2.10.1 |
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| Excel | excelize v2.10.1 |
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| AI API | Deepseek Chat API |
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| AI API | OpenAI 兼容格式（Deepseek / OpenAI / Ollama / 自定义） |
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## 快速开始
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## 快速开始
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@@ -36,51 +38,81 @@ go install github.com/wailsapp/wails/v2/cmd/wails@latest
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### 开发模式
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### 开发模式
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```bash
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```bash
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# 安装前端依赖
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cd frontend && npm install
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cd frontend && npm install
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# 启动热重载开发服务器
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wails dev
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wails dev
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```
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开发模式下：
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开发模式下 Vite 热重载运行在 `http://localhost:5173`。
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- Vite 热重载服务器运行在 `http://localhost:5173`
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- Go 方法浏览器调试入口 `http://localhost:34115`
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### 构建
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### 构建
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```bash
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```bash
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wails build
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# 日常构建（17s，~4.8 MB）
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wails build -ldflags="-s -w" -trimpath -upx
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# 发行构建（60s，~4.0 MB）
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wails build -ldflags="-s -w" -trimpath -upx -upxflags="--ultra-brute"
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```
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```
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构建产物位于 `build/bin/` 目录。
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> 需要 [UPX](https://upx.github.io/) 用于二进制压缩，可通过 `winget install UPX.UPX` 安装。
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## 使用指南
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## 使用指南
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### 基础匹配
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1. 点击「选择文件」分别加载 A 表（基准表）和 B 表（数据源表）
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1. 点击「选择文件」分别加载 A 表（基准表）和 B 表（数据源表）
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2. 自动识别表头后，在下拉框中配置列映射：
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2. 表头自动识别后，在下拉框中配置列映射：
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- **匹配列** — 用于模糊匹配的文本列
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- **匹配列** — 用于模糊匹配的文本列
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- **时间列** — 可选，用于时间窗口剪枝
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- **时间列** — 可选，用于时间窗口剪枝
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- **提取列** — 从 B 表提取到结果的目标列
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- **提取列** — 从 B 表提取到结果的目标列
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3. 点击「开始智能匹配」运行基础算法匹配
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3. 点击「开始智能匹配」运行基础算法
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4. 可选：配置 Deepseek API 密钥后使用「AI 增强匹配」补充未命中记录
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4. 可选切换高级匹配规则（相似度阈值、时间窗口、排序、全量/最佳匹配等）
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5. 点击「导出结果」保存为 Excel 文件
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5. 点击「导出结果」保存为 Excel 或 CSV
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### AI 增强匹配
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1. 展开底部「配置 AI API」，填入：
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- **端点** — API 地址，只需填 base URL，如 `http://localhost:8080`（自动补齐 `/v1/chat/completions`）
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- **模型** — 模型名称，如 `gpt-4o` / `deepseek-chat` / `llama3`
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- **密钥** — API 密钥
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2. 点击「AI 增强匹配」对基础匹配未命中的记录进行二次匹配
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3. 匹配结果会写入行级缓存，后续相同配置的匹配可免 API 调用直接命中
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### AI API 兼容性
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| 服务 | 端点示例 | 模型示例 |
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| Deepseek | （留空使用默认） | `deepseek-chat` |
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| OpenAI | `https://api.openai.com` | `gpt-4o` |
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| Ollama 本地 | `http://localhost:11434` | `llama3` |
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| vLLM | `http://localhost:8000` | 部署时指定 |
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端点和模型均自动保存，下次启动恢复。
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## 核心优化
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- **AICache O(1) 查找** — map 索引替代线性扫描
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- **预计算 B 列** — 清洗值、时间、提取值在匹配循环外预计算，避免 O(n×m) 次 regex/时间解析
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- **Levenshtein 单次 rune 转换** — 消除 calcSimilarity → levenshteinDistance 的重复转换
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- **RWMutex 读写分离** — 导出/表头读取不阻塞匹配
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- **超时保护** — 单次匹配最长 10 分钟，内层循环每 500 次迭代检查
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## 项目结构
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## 项目结构
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data-matcher/
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data-matcher/
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├── app.go # 核心逻辑（匹配引擎、文件读写、AI 调用）
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├── app.go # 核心逻辑（匹配引擎、文件读写、AI 调用、缓存）
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├── main.go # 应用入口
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├── main.go # 应用入口
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├── wails.json # Wails 项目配置
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├── wails.json # Wails 项目配置
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├── go.mod / go.sum # Go 依赖
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├── go.mod / go.sum # Go 依赖
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├── frontend/
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├── frontend/
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│ ├── src/
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│ ├── src/
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│ │ ├── App.vue # 主界面（Vue 组件）
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│ │ ├── App.vue # 主界面（Vue 单文件组件）
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│ │ ├── style.css # 全局样式
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│ │ ├── style.css # 全局样式
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│ │ └── main.js # Vue 入口
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│ │ └── main.js # Vue 入口
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│ ├── wailsjs/ # Wails 自动生成绑定（需提交）
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│ ├── index.html
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│ ├── index.html
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│ ├── vite.config.js
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│ ├── vite.config.js
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│ └── package.json
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│ └── package.json
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└── build/ # 构建配置（Windows/macOS 安装包）
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└── build/ # 构建输出（gitignore）
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└── bin/
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└── data-matcher.exe
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