longcat ai可批量处理千份合同，通过本地化部署、统一预处理、json schema约束输出及自动化调度实现安全高效结构化提取。
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用 LongCat AI 批量处理成百上千份合同文档，核心在于本地化、结构化、自动化——不依赖联网上传，不牺牲数据安全，也不需要人工逐份操作。关键不是“能不能做”，而是怎么把模型能力稳稳地接进你的文档工作流。
一、选对模型和部署方式
合同文档属于典型长文本+高敏感度场景，优先用 LongCat-2.0（支持百万上下文）或 LongCat-Flash-Chat-FP8（128K上下文+FP8高效推理）。二者都支持私有化部署，确保合同原文不出内网。
- 小团队/测试阶段：直接调用 DMXAPI 云端接口，按需付费，5分钟接入
- 中大型企业/强合规要求：下载 LongCat-2.0 模型权重 + 配套 config.json 和 generation_config.json，在本地服务器或信创环境部署
二、预处理合同文件，统一格式与路径
AI 不会自动识别扫描件、加密PDF或乱码Word。先做三件事：
- 把所有合同转成纯文本（.txt）或标准 .pdf（非图片型），可用
pdfplumber或unstructured工具批量提取 - 清理页眉页脚、水印、签名栏等干扰内容（TextSplitter 可配置规则过滤）
- 建立规范目录结构，例如：
/contracts/raw/ └── 2024_采购合同_甲公司_v1.pdf └── 2024_服务协议_乙公司_v2.pdf ...
三、定义结构化输出 Schema，让结果可直接入库
别让模型自由发挥。用 JSON Schema 明确你要的字段，比如：
{
"contract_id": "字符串",
"parties": ["甲方", "乙方"],
"sign_date": "YYYY-MM-DD",
"amount": "数字",
"key_clauses": ["付款条款", "违约责任", "保密义务"]
}
在 prompt 中嵌入该 Schema，并加一句：“严格按上述字段顺序和类型输出，不要额外解释”。这样每份合同输出就是一行标准 JSON，后续可直接转 CSV 或导入数据库。
四、批量调度与结果导出
- 写一个 Python 脚本遍历
/contracts/raw/下所有文件 - 对每份文档调用本地 LongCat API（或 DMXAPI），传入预设 prompt + Schema
- 自动合并结果为
contracts_summary.csv，含摘要、分类标签、关键字段三列 - 可选增强：用多线程或 Celery 分发任务，1000份合同通常 2–4 小时内完成（视显卡数量而定）
整个过程无需改模型、不调参、不写训练代码，靠的是清晰的输入准备 + 精准的输出约束 + 标准化的调用链路。合同这类结构相对稳定的文档，一次配置好，后续新增文件扔进目录就能自动处理。
