longcat ai采用结构化分层检索，支持多格式文档解析、ocr识别、文档结构图谱生成及跨文档语义关联。
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LongCat AI 不是靠“全文扫描”找信息，而是用一套结构化、分层、带意图理解的检索逻辑，把海量文档变成可导航、可定位、可验证的知识网络。
直接上传PDF/Word/Excel，自动解析内容结构
它不只提取文字，还会识别标题层级、段落功能（比如“方法描述”“实验结果”“限制条件”）、表格与公式位置。对扫描版PDF，内置OCR引擎能准确还原文本+排版坐标；对多栏学术论文，能区分主文与脚注，避免错位粘连。上传后系统会生成一份“文档结构图谱”，标出各章节权重和语义密度，相当于给整份文档装上导航地图。
提问时指定信息粒度，AI自动匹配对应层级内容
不需要泛泛问“这篇讲了什么”，而是用具体线索触发精准响应：
- 问技术参数：“在‘模型训练配置’小节中，batch size 和 learning rate 的设定值分别是多少？”
- 问条款依据：“合同第4.2条‘不可抗力免责’的适用前提，在附录B哪几项定义中有支撑？”
- 问数据对比：“表3与表5中，‘推理延迟’在GPU A和GPU B上的数值差异，是否在正文第8页有归因分析？”
结合128K长上下文与自适应精炼，避开信息噪音
面对几十页甚至上百页的文档，LongCat-Flash-Chat-FP8不靠简单切块拼接，而是运行LongRefiner机制：先判断你的问题是局部型（如查某个参数）还是全局型（如总结风险逻辑），再动态筛选最相关段落组合——既保留原始上下文，又剔除无关描述、重复举例、格式说明等干扰项。实测处理一份86页的技术白皮书，有效输入token减少约70%，响应速度提升3.8倍，关键信息召回率反而提高11%。
支持语义搜索+跨文档关联，不止于单个文件
你可以说：“找出所有提到‘动态阈值校准’的文档，并按发布时间排序，标出各自采用的误差容忍范围。” 它会自动扫描你授权的本地或云盘文档库，识别术语变体（如“自适应阈值”“实时阈值调整”），统一归并，输出带原文引用和文件路径的结果列表。对于合同、报告、会议纪要混杂的场景，这比关键词搜索可靠得多。
不复杂但容易忽略。
