longcat ai 实现多格式文档兼容依赖智能解析层与标准化入库流程，通过三步配置：选用多格式解析引擎、启用长上下文模型、设置知识库接入规则，使各类文档转化为ai可检索、引用、推理的知识单元。
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LongCat AI 实现多格式文档兼容，核心在于智能解析层 + 标准化入库流程，不是简单“上传即可用”，而是让 PDF、Word、Excel、图片甚至扫描件，都能被 AI 真正读懂、结构化提取、并统一存入知识库。配置关键在三步：选对解析引擎、配好模型上下文、设好知识库接入规则。
用支持多格式的解析引擎替代原始读取
LongCat 自带或可集成的文档解析模块（如 LongCat-Image-Edit V2 的 OCR 能力、或配套的智能文档解析服务）是基础。它不依赖系统自带的 PDF 阅读器或 Office 库，而是通过深度学习模型识别版面、文字、表格、图片位置，输出结构化 Markdown。
- PDF/扫描件：自动识别文字区域+公式+图表标题，保留层级关系（如 H1/H2 段落）
- Word/PPT：提取正文、备注、形状文本、嵌入表格，还原原始语义顺序
- Excel：将每张 sheet 转为 Markdown 表格，并标注表头与数据逻辑关系
- JPG/PNG：调用内置 OCR（支持中英混排），对图文混合内容做区域分割与文本对齐
启用长上下文模型提升理解连贯性
普通模型分块读文档容易断章取义，而 LongCat-Flash-Chat-FP8 支持 128K 上下文，能让整份技术报告、百页合同或完整代码库一次性载入内存，保持语义完整性。
- 在配置文件（如 configuration_longcat_flash.py）中确认
max_position_embeddings = 131072 - 上传大文档时，避免手动切片；系统会自动调度 token 分配，优先保障章节标题、定义段落、关键表格的上下文权重
- 对含大量公式/代码的文档，FP8 量化保证推理速度不降，解析响应稳定在百毫秒级
设置知识库接入规则，统一非结构化输入
文档进知识库前需经过“标准化管道”：解析 → 清洗 → 分块 → 向量化。LongCat 允许自定义该流程，适配不同业务需求。
- 支持批量拖拽上传多种格式，后台自动触发对应解析器，无需人工转换
- 可设定字段映射规则：例如把 Word 文档的“标题”样式映射为知识库的 section_name，把 Excel 的第一行设为元数据标签
- 开启语义去重：相同内容的不同格式（PDF+Word 版本）会被识别为同一知识单元，避免冗余索引
- 权限与分类同步绑定：上传时指定所属知识库、可见范围（如“财务部专用”），解析后自动打标归类
不复杂但容易忽略的是：格式兼容≠内容可用。真正起作用的是解析质量+上下文长度+入库逻辑三者协同。只要这三层配置到位，PDF 报告、会议纪要 Word、销售数据 Excel、甚至手机拍的发票照片，都能变成 AI 可检索、可引用、可推理的知识单元。
