要让longcat ai自动为知识库文档打标签，关键是配置能理解文档结构的ai agent并绑定知识库，分三步：准备可解析文档、创建“标签提取”agent（设标题/正文变量、明确json输出格式）、在知识库设置自动规则调用agent并将tags写入元数据。

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要让 LongCat AI 自动为知识库文档打标签，关键不是“训练模型”，而是配置一个能理解文档结构、按需提取字段的 AI Agent，并把它和你的知识库绑定起来。整个过程分三步：准备文档、配置AI Agent、绑定知识库。

一、确保文档已上传并可被识别

自动标签依赖于文档内容的可解析性。PDF 或扫描件需是文字型（非纯图），推荐使用带 OCR 的格式；Word、Markdown 等原生文本格式效果最佳。上传后系统会自动做基础解析，但字段是否能被准确识别，取决于文档是否有清晰的视觉结构（如标题居中、段落分明、表格对齐）。

二、创建专用的“标签提取”AI Agent

这个 Agent 不是通用聊天机器人，而是专用于结构化信息抽取的工具型角色：

小艺

小艺是华为推出的系统级 AI 智慧助手和在线对话服务。

下载

• 进入【AI 模块】→【新建 Agent】，命名为“文档标签提取器”
• 输入变量设为两个：标题（文本）、正文（文本）——这两个将由系统自动传入
• 提示词（Prompt）要明确指定输出格式，例如：
  “请从以下文档中提取5个核心标签，要求：①全部为中文名词短语；②覆盖主题、技术栈、业务场景、文档类型、适用对象；③严格按JSON格式返回：{"tags": ["标签1", "标签2", ...]}
• 启用“强制结构化输出”，避免自由发挥；建议开启 JSON Schema 校验，防止格式错误

三、把 Agent 和知识库联动起来

光有 Agent 还不够，必须让它作用于具体知识库中的每一份文档：

• 进入【知识库管理】→ 找到目标知识库 → 【设置】→ 【自动处理规则】
• 添加新规则：触发条件选“新增/更新文档”，动作选“调用 AI Agent”，指定刚创建的“文档标签提取器”
• 映射输入参数：将文档的标题字段连到 Agent 的“标题”变量，将正文文本连到“正文”变量
• 配置结果写入：勾选“将 tags 字段写入文档元数据”，这样标签就会作为属性保存，后续检索、筛选、过滤都能直接用

不复杂但容易忽略的是匹配权重和字段映射——Agent 输出的 JSON 必须和知识库元数据字段名完全一致，比如你写入的是 tags，那知识库里就得有同名字段，否则标签就“悬空”了。