capybaraai不支持前端一次性提交多个问题，仅支持单次问答；批量处理需按场景选择：知识库构建用jsonl上传，多轮推理调用/v1/batch/completion api，少量高频问题可用浏览器自动化辅助。
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CapybaraAI本身不支持在前端界面一次性提交多个问题或批量发起多轮对话请求。它的交互设计以单次高质量响应为核心，所有输入均按“一问一答”流程处理。但通过结构化准备与外部协同，可实现逻辑上的批量问题处理效果。
用JSONL格式批量注入知识类问题
如果你的问题本质是“需被模型长期记住并用于后续问答的FAQ”，那就不是“提问”，而是“构建知识库”。这时可将问题-答案对整理为JSONL格式上传：
- 每行一个JSON对象，必须含id、text（如"Q:如何重置设备密码？A:长按电源键10秒..."）、source和metadata字段
- 确保text中无换行符、未转义引号，单条不超过8192字符
- 文件用UTF-8编码，总大小≤50MB，行数≤10万行，上传前用JSONL校验工具检查
通过API批量提交推理任务
若你有多个独立问题需要分别获得模型回答（例如100个学生提问要逐条生成教学反馈），可调用其/v1/batch/completion端点：
- 将问题数组封装进请求体，例如{"texts": ["初二学生如何理解折射角变小？", "请用类比解释全反射条件"]}
- 注意总token数不能超过4096，超长需分批
- 该接口异步执行，返回task_id后需轮询/v1/task/{task_id}获取结果
手动复用+浏览器自动化辅助
对于少量高频问题（如每周重复生成5–10条课堂提示），无需开发也能提效：
- 把问题存为纯文本文件，用编辑器批量复制粘贴，配合Tab键快速切换输入框
- 使用浏览器插件（如AutoCmd或Textarea AutoFill）预设常用问题模板，一键填充+发送
- 避免在输入中混入Markdown、拖拽文件或富文本——CapybaraAI不识别这些，会干扰解析
关键在于区分场景：是让模型“学会回答一批问题”，还是“立刻回答一批问题”。前者走知识库导入，后者走API批量端点或轻量自动化，没有通用的一键批量按钮，但路径清晰、可控性强。
