SchemaBatch

SchemaBatch 是一个本地桌面批处理工具，用来把评论、问卷、访谈、舆情等文本批量送入大模型，并稳定导出结构化结果。

你可以直接在应用里导入 CSV / XLSX / XLS，配置输入列、输出字段和提示词模板，批量运行任务，查看日志与结果，再导出可继续处理的表格文件。

下载

• Windows 安装包下载：v0.1.4 Release
• 推荐下载：SchemaBatch_0.1.4_x64-setup.exe
• 备选安装包：SchemaBatch_0.1.4_x64_en-US.msi
• 适用人群：普通用户直接安装使用，不需要单独安装 Python / Node.js / Rust
• 运行前准备：首次使用只需要填写你自己的模型 API Key

适用场景

• 评论、问卷、访谈、舆情文本的结构化分析
• 主题分类、观点抽取、情感识别、摘要生成
• 任意“表格输入 -> 结构化输出”的轻量批处理任务

你可以直接用到的功能

• CSV / XLSX / XLS 导入与导出
• 程序内原始数据录入、二维粘贴、批量删行
• 输入列与输出字段的图形化编辑
• Prompt 变量插入、模板片段插入、模板向导
• 输入预处理、输入预览、请求预览、输出预检
• Ready Check 总览
• 有界并发、失败重试、超时控制
• 中间结果落盘、日志读取、停止任务
• 结果预览、错误高亮、运行状态图形化展示

运行方式

方式一：桌面工作台开发版

适合体验当前主界面。

1. 安装依赖

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• Rust + Cargo

2. 安装前端与 Python 依赖

npm install
pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

复制 .env.example，按你自己的模型服务填写。

Windows PowerShell 示例：

$env:DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"

4. 启动桌面开发版

npm run tauri dev

安装包构建与发布说明见 docs/BUILD_RELEASE.md。

方式二：下载安装包直接使用

适合普通用户。

• 去 GitHub 的 Releases 页面下载 Windows 安装包：v0.1.4 Release
• 安装后直接打开应用
• 运行时只需要你自己的模型 API Key
• 不需要单独安装 Python / Node.js / Rust

方式三：直接运行 Python 引擎

适合只验证底层批处理能力。

python .\schema_batch_engine.py `
  -c .\examples\comment-analysis.task.yaml `
  -i .\examples\minimal-comments.csv `
  -o .\output.xlsx `
  --context "本次任务的全局背景" `
  --model "qwen-plus"

仓库结构

project-root/
  src/              React 工作台
  src-tauri/        Tauri/Rust 桌面桥接层
  templates/        内置任务模板
  examples/         示例输入与说明
  docs/             发布与补充说明
  schema_batch_engine.py

关键文件

• src/app/App.tsx
  • 当前桌面工作台主界面
• src-tauri/src/engine.rs
  • 本地文件、预览、预检、运行调度桥接
• schema_batch_engine.py
  • 真正执行 LLM 批处理的引擎
• templates/comment-analysis.template.json
  • 当前内置模板样例
• examples/comment-analysis.task.yaml
  • Python 引擎兼容的示例 YAML 配置

模板扩展方式

大多数场景不需要改引擎，先改模板就够用。

通常只需要调整三块：

1. 输入列定义
2. system_prompt / user_prompt
3. 输出字段定义

• 仍建议继续增加更多 examples/ 最小样例

一句话总结

SchemaBatch 适合把零散文本批量整理成结构化结果： SchemaBatch 做的不是平台，而是一个面向普通用户的本地批处理工具：

导入数据 -> 配置模板 -> 批量运行 -> 导出结果。