火山引擎支持超长文档处理需分四步：确认模型最大上下文长度（如200万tokens）、用las数据湖智能解析或滑动窗口分块、调用api时注入结构化上下文、通过agent plan实现多轮检索与摘要交互。
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你需要让火山引擎的大模型准确理解并处理超长文档，比如200万字的PDF研报、跨页合同或整本技术手册，但直接丢进去会报错、截断或漏关键信息。
确认模型是否支持长上下文
打开火山方舟控制台 → 进入「模型服务」→ 查看目标模型（如Kimi-200K、DeepSeek-V3、豆包 Seed 2.0 Pro）的详情页 → 拉到「能力参数」栏，核对 【最大上下文长度】 数值。若显示“2,000,000 tokens”，说明原生支持200万字级输入；若仅标“32K”或“128K”，则必须分段或启用RAG增强。
注意：token ≠ 字数。中文里1个token约等于1～1.3个汉字，200万token实际可容纳约150万～200万汉字文本。别按字数硬套，否则上传时突然被截断。
用LAS数据湖预处理长文档
方法一：上传PDF/Word至AI数据湖LAS → 点击「智能解析」→ 选择「高精度文档结构化解析」模式 → 等待完成（大型PDF约1～3分钟）。
这一步会自动识别标题层级、表格边界、图表位置、跨页段落，并输出带语义标签的JSON结构化数据。不是简单OCR，而是把文档“读懂”后再切片，避免传统分块导致的表格断裂或逻辑割裂。
方法二：在LAS中创建数据集 → 点击「构建工作流」→ 拖入「文本分块」算子 → 设置「滑动窗口大小=8192 tokens」、「重叠长度=512 tokens」→ 启动运行。
滑动窗口能保留上下文连贯性，特别适合法律条款、技术参数等强依赖前文的段落。重叠太少会导致模型丢失指代关系，比如“该协议第3.2条所述情形”找不到前文定义。
调用时注入结构化上下文
第一步：从LAS获取已解析的文档片段ID列表（如 doc_7a2f_chunk_001、doc_7a2f_chunk_002）。
第二步：在调用火山引擎推理API时，在请求体中添加 【"context_source": "las://doc_7a2f_chunk_001,las://doc_7a2f_chunk_002"】 字段。
第三步：在prompt中明确指令：“请基于以下结构化文档片段回答问题，优先引用原文中的条款编号与数值，不自行推断。”
这比把全部文本拼进prompt更可靠——LAS会自动做向量检索+重排序，只把最相关的3～5个chunk送入模型上下文窗口，既节省token又提升准确性。
用Agent Plan做多轮长文档交互
进入火山引擎Agent Plan控制台 → 新建Agent → 在「工具配置」中启用「LAS文档检索」和「长文本摘要生成」两个原生工具。
用户提问“这份财报中，2025年Q3毛利率同比下降的原因是什么？”时，Agent会自动：① 在LAS中检索“毛利率”“Q3”“同比下降”相关段落；② 调用摘要工具提取因果句；③ 将精炼后的3句话喂给大模型生成最终回答。
整个过程不暴露原始长文本，规避token超限风险，且每步可审计。你不需要写一行代码，只需勾选工具并设置触发关键词。
