LongCat AI 不直接提供知识库敏感信息自动遮蔽功能，但可通过图像化处理实现：先将知识库内容转为高清局部截图或PDF转图，再用LongCat-Image-Edit V2依自然语言指令精准遮蔽敏感字段，最后通过API集成自动化流程并严格保障传输安全。
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LongCat AI 本身不直接提供“知识库敏感信息自动遮蔽”功能，但它可通过组合能力实现这一目标：将知识库文本内容先提取为图像（如截图、PDF转图），再用 LongCat-Image-Edit V2 对图像中的敏感文字或区域进行精准识别与遮蔽。关键不是配置 LongCat 去读知识库，而是把它作为图像级安全执行器，嵌入到你自己的处理流程中。
第一步：把知识库内容转成可编辑图像
LongCat-Image-Edit 只处理图像，不解析原始文档或数据库。所以需前置转换：
- 若知识库是网页或 Markdown 文档，用无头浏览器（如 Puppeteer）截图关键段落，生成高清 PNG；
- 若为 PDF，用 PyMuPDF 或 pdf2image 提取页面为图像，注意分辨率不低于 150 DPI，确保文字清晰；
- 避免整页截图——只截含敏感字段的局部区域（如身份证号所在行、合同金额框），提升识别准确率和处理速度。
第二步：用 LongCat-Image-Edit V2 执行指令化遮蔽
上传图像后，通过自然语言指令触发编辑。针对不同敏感类型，指令要明确、具象：
- 身份证号：“模糊图片中第3行右侧的18位数字”；
- 手机号：“将左下角标注为‘联系电话’后的11位数字替换为●●●●●●●●●●●’”；
- 内部系统地址：“擦除图片底部‘http://10.20.30.40:8080’这段 URL，保留前后文字不变”；
- 注意：指令中尽量包含位置（“右上角”“表格第二列”）、格式特征（“18位”“以‘CN’开头”）或上下文（“紧邻‘工号：’之后”），模型依赖这些线索准确定位。
第三步：集成进自动化流程，而非手动操作
真正落地需要绕过 Web 界面，调用 LongCat-Image-Edit V2 的 API：
- 部署服务后，用 Python 脚本批量调用 HTTP 接口，传入图像 Base64 和编辑指令；
- 搭配 OCR（如 PaddleOCR）预检——先识别图中所有文本及坐标，再生成精准指令，避免“找不准”问题；
- 设置回调或轮询机制，等处理完成自动下载结果图，并替换原知识库附件；
- 重要：所有图像传输必须走内网或加密通道，禁止将含敏图片发往公网模型服务。
第四步：验证遮蔽效果与合规边界
自动遮蔽不是一劳永逸，需人工抽检+规则兜底：
- 检查是否漏遮（如缩写“ID”、带星号的号码“138****1234”仍可能被识别为敏感）；
- 确认遮蔽方式符合规范——金融类要求模糊不可逆，政务类可能要求打码+水印，不能仅靠字体覆盖；
- 对反复出现的模板（如标准审批单、工牌样式），可训练轻量定位模型，提前标出固定遮蔽区域，再交由 LongCat 执行，更稳定高效。
