LongCat AI 不提供专用文档清洗模块，而是依托1M超长上下文理解、DiNA多模态统一建模和国产化高鲁棒推理，实现语义化、跨模态、可追溯的智能清洗。
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LongCat AI 并不直接提供“文档清洗”专用模块，但它通过底层能力——特别是 1M超长上下文理解、多模态统一建模（DiNA架构） 和 国产化高鲁棒性推理能力——为知识库文档清洗提供了全新范式：不是替代传统清洗脚本，而是让清洗更智能、更语义化、更少人工干预。
文档清洗不再靠正则硬匹配，而靠语义识别
传统清洗依赖规则（如删页眉、去水印、切段落），但面对格式混乱的PDF、扫描件、混合中英文合同，正则极易失效。LongCat-2.0 的百万字级上下文能力，使其能一次性“读完”整份制度文件或测试手册，并理解结构意图：
- 自动区分「标题」「条款正文」「附件说明」「修订历史」；
- 识别重复段落（如37份制度中反复出现的“生效日期”模板），并标注版本优先级；
- 发现逻辑矛盾（如A文档写“审批需3人”，B文档写“审批需5人”），提示业务方确认最新口径。
这相当于把清洗从「字符串手术」升级为「文档医生诊断」。
多模态清洗：图片/PDF/表格一体化处理
很多知识库原始数据含截图流程图、带表头的SOP表格、带水印的扫描件。LongCat-Next 的 DiNA 架构可将这些异构内容统一转为离散 Token，实现跨模态协同清洗：
- 对截图中的文字区域，调用内置 OCR+语义校验（比如识别“客户等级：VIP”后，自动关联到知识库中已定义的 VIP 权益字段）；
- 对表格类内容，不简单转成纯文本，而是保留行列语义结构，生成 TableSchema 描述，避免“客户姓名”和“联系电话”被错误拼接成一句话；
- 对水印干扰严重的扫描PDF，可结合 LongCat-Image-Edit V2 的图像编辑能力（美团生态内已深度集成），在文本提取前先做智能去噪、区域裁剪、对比度增强。
清洗结果可验证、可追溯、可迭代
LongCat 支持输出清洗过程的中间证据链：
- 哪些段落被标记为“低信息密度”并剔除（如“本协议一式两份，双方各执一份”）；
- 哪些句子因上下文冲突被标为“待确认”（如功能描述与接口文档不一致）；
- 每次清洗操作附带置信分（基于 MoE 专家投票机制），方便人工复核高风险项。
这种清洗不是“一键黑盒”，而是生成一份带注释的知识初稿，供测试工程师、法务或SOP负责人快速审阅定稿。
本质上，LongCat AI 不是把清洗自动化，而是把清洗认知化——它让机器真正“读懂”文档在业务中的角色，而不是只看见字符。
