近年来，大型语言模型（LLMs）在数据管理领域受到了广泛关注，应用范围不断扩大，包括数据整合、数据库调优、查询优化以及数据清洗等。然而，处理非结构化数据，尤其是复杂文档时，依然面临许多挑战。目前一些基于 LLM 的非结构化数据处理框架往往更注重降低成本，而忽视了提升处理准确性的问题。这一问题在分析复杂任务时尤为突出，因为 LLM 输出的结果往往无法精确满足用户的特定需求。以加州大学伯克利的调查报道项目为例，研究人员希望分析大量通过记录请求获得的警察