LongCat AI基于语义理解实现文档智能分类与多层级标签化——通过LongCat-2.0的1M超长上下文解析全文，自动识别业务类型、时间、责任人及风险提示标签，并支持人工校准、规则沉淀与知识库/检索深度联动。
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LongCat AI 对文档的分类与标签化，不是简单按文件名或后缀归类，而是基于内容语义理解的智能处理——它能读懂文档在说什么、属于哪类业务场景、涉及哪些关键实体和主题。
语义驱动自动分类
系统会逐字解析文档正文、标题、段落结构甚至表格数据，识别核心业务类型。比如一份含“甲方”“乙方”“违约责任”“签字盖章”等关键词的PDF，即使没写“合同”二字，也会被准确归入“合同”类；一份带大量SKU编号、库存变动记录和“采购单号”的Excel，则自动进入“供应链单据”文件夹。这种能力依赖LongCat-2.0原生支持的1M超长上下文，可完整理解整份合同或年报的逻辑脉络，避免因分块导致的误判。
多层级动态标签生成
分类之后，系统会为每份文档打上结构化标签，包括：
- 业务标签：如“人事-入职审批”“财务-差旅报销”“法务-供应商协议”
- 时间标签：自动提取文中日期（如“2026年Q2”“2025年12月20日”），并生成对应周期标识
- 责任人标签：识别“申请人：张伟”“审批人：李敏”等表述，关联组织架构数据，标注归属部门与角色
- 风险提示标签：对含“不可抗力”“免责条款”“保密期限”等内容的文档，自动附加“需法务复核”“敏感信息”等提示标签
支持人工校准与规则沉淀
初次使用时，系统允许你用少量样本文档做“教示”：标出几份典型合同、报告、通知，它会学习你的分类逻辑，并将规则固化为组织内标准。后续新文档进来，既沿用已有规则，也持续通过强化学习优化判断——比如发现某类“技术验收单”常被误判为“采购订单”，就会自动调整特征权重。这一过程无需编程，全部在Web后台通过勾选+示例上传完成。
与知识库和检索深度联动
分类和标签不是孤立动作，而是打通后续使用的起点。当你在智能搜索中输入“找去年华东区所有含罚款条款的销售合同”，系统会直接命中已打标为“销售合同+华东区+2025年+违约金条款”的文档；在搭建知识库时，这些标签又自动成为章节索引和权限分组依据。LongCat 的标签体系本身支持自定义扩展，可对接HR系统字段、ERP物料编码或内部项目编号，让文档管理真正嵌入业务流。
