longcat ai不直接处理长文本术语标注，而是专注文本驱动图像编辑；它可将nlp识别出的专业术语自动添加到示意图中形成可视化标注，实现“术语+图解”一体化文档。
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LongCat AI 本身不直接处理长文本或术语标注任务。它是一个专注于文本驱动图像编辑的模型（如 LongCat-Image-Editn），核心能力是“看图+读指令+改图”，比如在医学图上加中文标注、把草图转线稿并标部件名、给农业病害图添防治文字等——它的“标注”发生在图像上，而非对纯文本做术语识别与标记。
如果你真正想实现的是：
✅ 从一篇论文、报告或产品文档（长文本）中自动识别专业术语，并生成带高亮/注释的版本，
那这属于自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）或术语抽取任务，和 LongCat 的技术栈无关。
不过，你可以用 LongCat 做一件关键衔接事：
? 把 NLP 工具识别出的专业术语，自动生成带视觉标注的配图，嵌入到文档中增强表达力。例如：
- NLP 模型从一段AI芯片论文中抽取出术语：“存算一体”“近存计算”“3D堆叠”；
- 你用 LongCat-Image-Editn 将一张芯片结构示意图，在对应区域自动添加带箭头的中文标注框，文字就是这些术语；
- 再通过 Notion API 自动插入到原文段落旁——形成“术语+图解”一体化文档。
所以，要实现“长文本专业术语标注”，推荐分两步走：
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文本侧（术语识别）：
- 使用支持领域微调的 NER 模型（如基于 BioBERT 的医学术语识别、或用 LLaMA-3 + RAG 在你的专业文献库上做术语检索）；
- 或借助掌桥科研等平台的 AI 论文工具，它已内置学科术语库，能按专业自动标出关键词并解释；
- 简单场景也可用规则+词典法（如加载《中医临床术语集》《计算机科学技术名词》等标准词表做匹配）。
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图像侧（可视化标注）：
- 上传原始示意图/流程图/架构图；
- 输入 LongCat 指令，例如：
“在CPU模块右侧空白处添加蓝色小字标注‘存算一体’，带细箭头指向计算单元；在内存堆叠区域上方添加灰色标注‘3D堆叠’”
- 一键生成带术语图解的图片，插入文档。
一句话总结：
LongCat 不读论文，但它能让论文里的术语“跳出来、指得准、看得懂”。真正的术语挖掘靠 NLP，而 LongCat 负责把结果变成一眼就懂的图示标注。
