# local_agent

**Repository Path**: xihaishen/local_agent

## Basic Information

- **Project Name**: local_agent
- **Description**: 本地智能助手，接入 LLM 能力，用于帮助用户智能处理各种 table 表格，以及 pdf 文档。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-09
- **Last Updated**: 2026-09-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, llm

## README

# 计划

1. 需要对过去处理的民国和晚清教材的程序进一步抽象和概括
2. 可以将其分为三个部分：a. 文件系统处理 b. LLM 大模型问答 c.多线程处理与任务调度

文件系统应当是有记忆，且可以扩展的。即，对于一个任务的处理，可能分为不同阶段，那么需要有一个处理器实现对不同阶段的文件模型进行记录，以供下一阶段任务对上一阶段文件模型的访问。

多线程处理是一个非常重要的效率问题。

该项目可以做成一个通用的 excel 和 pdf 的流程框架。一方面可以将其做成 MCP 工具，另一方面可以对常用的操作进行封装，将其抽象为组件，提供通用的数据管道构建流程。


## split_excel 模块

这个可以做成一个通用的对象，主要用来实现对 excel 表的分割，根据不同的特征进行切块。主要是在 chat2table 目录下 split_excel.py 和 split_excels.py 两个文件。


## 关于文件处理

几个重要的场景：
1. excel 表查重
2. 字符串匹配
3. pdf 转图片
4. pdf 文本提取
5. 文件批量转移
6. 文件 hash 重命名
7. 文件名字符串清洗