longcat ai 不直接做文档数据提取，而是通过图像理解与文本驱动编辑将pdf、扫描件等非文本图表转化为结构化数据或可编辑图像；它不替代ocr，但能补足其对坐标轴、图例、趋势等视觉语义理解的短板，专攻“看图说话”任务，支持折线图、柱状图等图形类图表的重建与标注，并可输出数据点或辅助ocr提升准确率。
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LongCat AI 本身不直接做“文档数据提取”，但它能通过 图像理解 + 文本驱动编辑 的组合方式，帮你把文档里的图表快速转化为结构化数据或可编辑图像——尤其适合 PDF、扫描件、截图等非文本格式的图表。
先明确：LongCat 不是 OCR 工具，但能补足 OCR 的短板
传统 OCR（如 PaddleOCR、Adobe Scan）擅长识别表格文字，但对坐标轴、图例、曲线趋势、柱状图数值分布等视觉语义信息往往无能为力。LongCat-Image-Editn V2 和 ChartNet 数据集支撑的模型，则专攻这类“看图说话”任务：
- 它能理解“这张折线图横轴是月份，纵轴是销售额，标出峰值点”这类描述；
- 可基于原始图表截图，生成带标注的重建图，同时输出对应数据点（需配合后处理脚本）；
- 结合 ChartNet 提升的图表重建能力，对复杂图表（如双Y轴、堆叠面积图）也有较好泛化性。
三步实操：从文档图表到可用数据
以一份含销售趋势图的 PDF 报告为例：
- 截图+上传：用系统截图工具截取图表区域（建议包含图例、坐标标签），保存为 PNG/JPG，上传至 LongCat-Image-Editn V2 Web 界面；
-
指令驱动重建：输入中文指令，例如：
“重建这张折线图，保留所有坐标轴标签和图例，用红色圆点标出2025年Q4的数值，并在图右下角添加文字：‘最高值：¥128.6万’” -
导出与解析：
- 下载生成图，用于文档配图；
- 若需数值，可将生成图再送入轻量 OCR 工具（如 TableMaster 或 DocTR），此时因 LongCat 输出图结构清晰、文字规整，OCR 准确率大幅提升；
- 进阶用法：调用 LongCat API + 自定义脚本，自动提取图中关键数据段并写入 CSV。
注意事项与技巧
实际使用中，效果取决于输入质量与指令表达：
- 截图尽量完整——包含标题、图例、坐标轴单位，避免裁切关键信息；
- 指令越具体越好，比如不说“标出最大值”，而说“在纵轴最高点画绿色三角标记，并在旁边写‘Peak: 142k’”；
- 对纯表格类图表，优先用专门表格识别模型（如 TableTransformer），LongCat 更适合图形类图表（折线/柱状/饼图/流程图）；
- 中文文字插入支持良好，但字体大小建议控制在 12–16px 之间，确保清晰可读。
替代方案：如果只想提取数字，不重绘图
若目标只是拿数据而非生成新图，推荐组合使用：
- PDF → pdfplumber（提取文本+基础表格）；
- 图表截图 → ChartNet 微调模型（如有部署条件）或在线 ChartOCR 工具；
- 再用 LongCat-Image-Editn V2 对识别结果做校正与可视化增强。
