夸克ai可精准提取kimi文档的术语级关键词，需用结构化指令限定词性、字数与来源特征，并配合ocr增强或网页速提法实现高信息密度输出。
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你想让夸克AI从Kimi官网文档、技术白皮书或长篇行业分析PDF中精准提炼出“总结词”——比如核心能力标签、关键技术指标、典型应用场景短语，而不是泛泛而谈的段落摘要——关键在于提问时锁定词性、限定输出粒度、绕过通用理解路径，直接激活夸克AI的术语抽取与关键词聚类能力。
用结构化指令触发术语级提炼
这一步不依赖上传后自由提问，而是把问题本身写成带约束条件的AI指令，强制模型跳过全文概括，直奔词汇级输出。
第一步：在夸克AI对话框中输入完整指令，不要分段，不要换行，一次性提交——
“请从以下文档中提取5个最能代表其核心技术能力的名词短语，要求：①每个短语≤6个字；②排除‘人工智能’‘大模型’等泛称；③优先选取文档中反复出现、加粗或位于小标题下的术语；④按出现频次降序排列。”
第二步：点击输入框左侧【+】→【上传文件】，选中Kimi相关PDF或长文网页保存的HTML文件。
第三步：上传完成、提示“已加载文档”后，直接发送刚才那条指令。AI将跳过常规问答流程，调用内部关键词权重分析模块，输出如“多模态推理”“长上下文支持”“代码生成增强”这类高信息密度短语。
【注意：指令中“①每个短语≤6个字”必须写明，否则AI可能返回“基于深度学习的智能推理引擎”这类冗长描述】
针对网页版Kimi资料的免上传速提法
当你正在浏览Kimi官网技术页、GitHub介绍页或媒体评测长文时，不用下载PDF，直接用浏览器内建能力提取关键词。
方法一：网页内点击“AI总结”按钮后追加追问
通过 NVIDIA NIM API 调用 Kimi K2.5 视觉模型分析图像，非常适合为 MiniMax M2.5、GLM-5 等非视觉模型赋予视觉能力。
页面加载完成后，点出“AI总结”浮窗→等待摘要生成→在摘要下方输入框里立刻追加：“把上面总结里所有技术名词单独列出来，去重，按重要性排序。”
方法二：复制正文段落后用指令驱动
长按网页中“产品特性”或“技术亮点”区块→选择“复制”→回到夸克首页搜索框长按粘贴→在弹出菜单中选“AI总结这段内容”→紧接着再发一句：“只输出其中出现3次以上的专业术语，用顿号分隔。”
扫描件/PDF图片型资料的OCR强化词提取
如果手头只有Kimi宣传册截图、发布会PPT转成的图片PDF，文字不可选，必须先过图像识别关，再做术语挖掘。
1、打开夸克App→点底部【文档】→点右上角【+】→【导入文件】→选中该图片PDF。
2、导入后点击右上角【更多】→【AI处理】→【OCR增强识别】→确认启用“表格与术语保留模式”。
3、识别完成进入预览页→点击左下角【结构分析】→系统自动标出“技术参数”“能力标签”“架构图注释”等语义区块。
4、长按任意一个被标为“能力标签”的文本块→弹出菜单选【提取为关键词】→AI将聚合同类表述（如“超长上下文”“128K上下文”统一归为“超长上下文”）并去重输出。
【务必开启“表格与术语保留模式”，否则OCR会把加粗术语当普通正文切分，丢失结构信号】
