longcat ai提取合同甲乙方权益需结合语义理解与结构化指令：支持pdf/docx上传+字段设置、纯文本关键词锚定、costar定向追问及siameseuie交叉验证四法协同。
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用LongCat AI提取合同中甲乙方的权益，核心在于精准触发语义理解能力+结构化指令约束，而不是简单扔一份合同让它“自己看”。目前LongCat系列模型（尤其是Flash-Thinking和2.0版本）具备百万级上下文与强法律语义建模能力，但需配合正确方法才能稳定输出甲方权利、乙方义务等结构化结果。
直接上传PDF/Word走结构化字段提取
这是最省力的方式，适合批量处理标准合同：
- 登录腾讯电子签控制台或美团LongCat官方平台（如支持接入），进入“合同智能提取”功能页
- 上传合同文件（PDF/DOCX，不支持扫描图）
- 在字段设置中手动添加：甲方权利、甲方义务、乙方权利、乙方义务——并开启“语义提取”开关
- 系统会自动识别条款主语、动作动词和法律效果，例如把“甲方有权要求乙方提供履约保函”归入“甲方权利”，把“乙方应于3日内书面答复”归入“乙方义务”
纯文本+关键词锚定指令法
当上传失败或需精细控制时，复制合同全文后，在开头强制注入关键词引导模型聚焦：
- 在输入框顶部写：甲方权利、甲方义务、乙方权利、乙方义务、违约责任、解除条件
- 换行后粘贴合同正文
- 末尾加指令：“仅提取明确指向上述六类内容的原文句子，每类单独列出，不解释、不补全、不推断。未出现则写‘未提及’。”
- LongCat-Flash-Thinking模型对这类强锚定指令响应稳定，能跳过修饰语直取主干条款
用COSTAR框架做定向追问
适用于已得初稿但存在模糊指代（如“一方”“对方”）的情况：
- 设定背景（Context）：“我正在审核一份设备采购合同，甲方为采购方，乙方为供应商”
- 明确目标（Objective）：“提取所有单方面赋予权利或设定义务的条款”
- 指定响应（Response）：“按‘条款原文（≤25字）｜所属章节｜约束对象（甲方/乙方）｜权利或义务类型’四列表格输出”
- 发送后，LongCat-2.0会基于1M上下文重扫全文，定位原始依据，避免泛化误判
结合SiameseUIE做交叉验证
若对LongCat结果存疑，可用达摩院SiameseUIE模型做二次校验：
- 将同一份合同文本输入SiameseUIE，Schema设为{“甲方权利”:null, “甲方义务”:null, “乙方权利”:null, “乙方义务”:null}
- 对比两模型输出：SiameseUIE更擅长句式匹配，LongCat更擅长跨句推理（如从“乙方交付后甲方验收”反推“甲方有验收权”）
- 二者结果一致处可信度高；分歧处可人工复核原文逻辑链
