LongCat AI将实体提取升级为带业务约束的推理任务，通过结构化提示、百万级上下文建模、实体与规则耦合校验、类型安全定义及工具协同实现端到端语义推理。
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LongCat AI 提取知识库关键实体，核心不是靠关键词扫描或正则硬匹配，而是把“理解意图 + 结构化抽取”变成一个端到端的语义推理过程。
用结构化提示约束模型输出
它通过 SystemMessage 明确限定意图范围（如 "REFUND_REQUEST"、"TRACK_ORDER"）和必须提取的实体字段（如 orderId、productName、problemType）。模型不再自由生成，而是严格按预设 JSON Schema 返回结果。比如用户说“我昨天下单的蓝牙耳机还没发货，单号是B20260701-9988”，AI 会直接输出：
{"intent": "CHECK_ORDER_STATUS", "entities": {"orderId": "B20260701-9988", "productName": "蓝牙耳机", "problemDescription": "未发货"}}
依赖强上下文建模能力
LongCat 系列模型原生支持百万级 Token 上下文，能同时看到整份知识库文档、历史对话片段、用户当前提问三者之间的关联。当知识库中某条规则写的是“订单超48小时未发货可申请极速退款”，而用户只提“还没发货”，模型能自动关联该条件，把“未发货”映射为触发退款流程的关键依据，而非简单提取字面词。
实体识别与业务逻辑耦合
它不孤立地找“订单号”，而是结合领域规则判断有效性。例如识别出“88362”后，会调用内置校验逻辑：检查是否符合 6 位纯数字格式、是否在近期订单池中存在、是否已进入售后状态。无效或模糊的识别结果会被过滤或打标，避免错误传递。
- 实体字段提前定义为 Java Record 或 TypeScript Interface，确保类型安全
- 工具调用协议（ToolCall）让模型在不确定时主动查数据库或调 API 补全信息
- 多轮交互中持续维护实体置信度，同一字段多次提及会动态加权更新
本质上，LongCat AI 把实体提取从“文本匹配任务”升级为“带业务约束的推理任务”，靠的是模型底座的语言理解力 + 框架层的结构化引导 + 运行时的工具协同。
