LongCat AI需将PDF转为≤1800字符的语义段落再调用，因模型max_length=2048；须用PyPDF2/pdfplumber或OCR提取文本，分段加换行符留余量；加载模型时注意device_map配置；逐段生成摘要后递归融合为“背景→方法→结果→结论”四部分总述。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要用LongCat AI对PDF文档做深度内容总结，但发现它不支持直接上传PDF文件，必须先将PDF转为纯文本并控制输入长度——因为LongCat-HeavyMode-Summary模型虽具备5600亿参数和两阶段推理能力，但API调用时仍受max_length=2048的硬性限制。
第一步：提取PDF文本并分段截断
用Python调用PyPDF2或pdfplumber读取PDF，逐页提取文字；遇到扫描版PDF必须先用OCR工具（如PaddleOCR）识别，否则提取结果为空白或乱码。
将全文按语义切分为不超过1800字符的段落，每段末尾加换行符“\n\n”，确保留出200字符余量供模型生成摘要——【若单段超1800字符，模型会静默截断后半部分，导致关键结论丢失】。
保存所有段落到一个list变量中，例如segments = [seg1, seg2, ..., segN]。
第二步：配置并加载LongCat模型
安装transformers >= 4.35.0、torch >= 2.0.0、accelerate >= 0.20.0三个依赖库。
执行以下代码加载模型与分词器：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "meituan-longcat/LongCat-HeavyMode-Summary"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
注意：device_map="auto"会自动分配GPU显存，若无CUDA环境需改为device_map={"": "cpu"}，但推理速度将显著下降。
第三步：逐段调用HeavyMode生成摘要
对每个segment执行如下操作：
① 用tokenizer.encode编码文本，检查input_ids长度是否≤1800，否则跳过该段或启用滑动窗口再切分。
② 构建prompt：“请用中文精炼总结以下内容，保留原始数据、结论和关键参数，去除举例与修饰语：\n\n{segment}”
③ 调用model.generate()，传入generation_config = {"max_length": 2048, "temperature": 0.5, "top_p": 0.85, "do_sample": True}——【temperature设为0.5而非0.7，可抑制幻觉性扩展，确保事实忠实度】。
④ 用tokenizer.decode()解码输出，剔除prompt原文和重复句首，只保留纯摘要文本。
第四步：合并段落摘要并递归精炼
将所有段落级摘要拼接成新文本，再次输入模型，指令改为：“请将以下多段摘要融合为一篇逻辑连贯的总述，按‘背景→方法→结果→结论’四部分组织，每部分不超过120字。”
这一步触发LongCat的Refine机制：模型在总结阶段将前序输出作为prev_response递归反馈，自动校准术语一致性与因果链条。
最终输出即为符合学术/汇报场景要求的结构化PDF摘要。
