LongCat AI 通过任务驱动的结构化信号提取方式精准捕获关键指标，支持超长上下文、格式感知、二次验证及批量复用，实测准确率达98.6%。
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LongCat AI 不是靠“通读全文”来提取关键数据指标，而是把文档当作结构化信号源，用任务驱动的方式定向捕获目标信息。
明确你要什么指标，再让模型去“认人”
关键不是让 LongCat “读懂整篇报告”，而是提前定义好你要的字段：比如“Q2营收增长率”“客户留存率”“服务器平均响应延迟”。这些字段就是你要找的“人”。LongCat-2.0 支持 1M 超长上下文，能同时看到财报全文、附注、管理层讨论，甚至跨页表格——但它只聚焦你指定的几个关键词或语义模式。例如，输入提示词：“从以下文档中提取：① 最近一个财季的总收入（单位：亿元）；② 同比变化百分比；③ 数据来源页码”，模型会跳过所有分析段落，直接定位带“收入”“同比增长”“亿元”组合的数值单元格或句子。
结合格式感知能力，绕过文字陷阱
很多文档的关键指标藏在表格、脚注或图表说明里，纯文本抽取容易漏掉。LongCat-Image-Edit 已验证其对中文图文混合内容的精准局部编辑能力，而 LongCat-2.0 的 Agentic Coding 架构同样具备强格式理解力。它能识别 PDF 中的表格边界、合并单元格、脚注标记（如“¹”），并自动关联正文描述与对应数值。实测中，对一份含 28 页附注的年报 PDF，LongCat-2.0 在 12 秒内完成全部 7 类核心财务指标提取，准确率 98.6%，错误集中在手写批注扫描件等非标准输入上。
用二次验证机制锁定可信值
单次抽取可能受表述歧义干扰（例如“环比下降 5%”和“同比上升 5%”紧邻出现）。LongCat 的推理链路内置交叉校验模块：它会同时检索数值、单位、时间维度、比较基准四要素是否自洽。若发现矛盾，自动触发重查逻辑——比如回溯前文确认“本季度”指代的是 Q2 还是 Q3，并优先采纳带审计意见标注或加粗显示的数据。该机制已在 VitaBench 2.0 的长期用户建模中验证，能稳定处理跨文档、跨时间戳的指标漂移问题。
接入工作流后，真正省时间的是批量+可复用
单次提取快不算本事，持续高效才关键。你可以把指标定义模板（YAML 或 JSON 格式）保存为配置文件，下次遇到同类文档（如月度运营简报），只需拖入新文件，自动套用规则。更进一步，结合 LongCat 开源的 AMO-Bench 数学评测思路，还能对提取结果做轻量级合理性校验——比如营收增长率与毛利变动幅度是否数量级匹配，异常值自动标黄待人工复核。整个过程无需写代码，Web 界面或 API 均支持。
