LongCat AI依托原生多模态架构与超长上下文（128K–1M）实现文档深度重组，通过构建统一语义图谱、协同解析图文公式、按角色动态生成结构化内容，并严格保留原始语义约束。
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LongCat AI 实现文档信息的深度重组，核心不靠简单拼接或关键词替换，而是依托其原生多模态架构与超长上下文理解能力，让模型真正“读懂”文档结构、逻辑关系和隐含意图，再按需重构。
基于128K–1M上下文的一次性全局理解
传统工具处理长文档需分段切片，容易割裂因果链、丢失跨章节引用。LongCat-Flash-Chat-FP8支持128K上下文，LongCat-2.0更原生支持1M窗口——这意味着一份百页技术白皮书、整套合同条款或20万字产品需求文档，可一次性输入。模型在内部构建统一语义图谱，识别出“前提条件→执行步骤→例外情形→责任归属”这类嵌套逻辑链，为后续重组提供准确锚点。
多模态信号协同解析结构化内容
文档常混排文字、表格、流程图、公式甚至手写批注。LongCat-Next通过dNaViT视觉分词器将图像转为离散token，与文本token同源建模；DiNA架构下，表格行列关系、流程图箭头指向、公式变量绑定等，都被转化为可预测的token序列关系。例如：模型能判断“图3右侧的折线图对应表2中第4–6行数据”，并在重组时自动保持这种映射，避免图文错位。
按角色与目标动态重组织信息
同一份原始文档，面向法务、产品经理或开发者的重组结果应完全不同。LongCat支持指令驱动的结构重生成：
- 对法务：自动提取义务条款、违约情形、管辖法院，合并散落在不同章节的同类条目，生成带交叉引用的合规检查清单
- 对开发者：识别接口定义、错误码、调用示例，剥离背景描述，输出OpenAPI YAML+中文注释双格式文档
- 对新员工：将操作手册中分散的“准备→执行→验证→回滚”步骤，按时间轴重排为带截图标注的渐进式引导流
保留原始语义约束的可控编辑
深度重组不是自由发挥。LongCat-Image-Edit V2所验证的“非编辑区纹丝不动”机制，已迁移至文本处理：模型在重写时严格锁定原文事实性陈述（如数值、日期、专有名词），仅调整组织方式与表达粒度。用户还可指定约束，如“所有技术术语必须保留英文原词”“每个段落不得超过三句话”，系统在解码阶段通过Dual-Path Detokenization机制同步校验语义一致性与格式合规性。
