LongCat AI不直接提供文档异常数据捕捉功能，但可通过LongCat-Flash-Chat-FP8模型（支持128K上下文）配合定制Prompt与结构化输出协议实现高精度识别：需先规范预处理文本、严格定义异常规则、强制JSON输出并校验落地。

☞☞☞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☜☜☜

LongCat AI 本身不直接提供“文档异常数据捕捉”这一独立功能模块，但可通过组合 LongCat-Flash-Chat-FP8（长上下文理解） + 自定义 Prompt + 结构化输出协议，实现对文档中异常数据的高精度识别与定位。关键不在模型本身“开箱即用”，而在如何调用和约束它。

明确前提：
LongCat-Flash-Chat-FP8 是当前最适合该任务的 LongCat 系列模型——它支持 128K 上下文，能一次性载入整份 PDF 报告、Excel 表格文本化内容或百页技术文档，避免分块导致的上下文断裂，这是准确判断“异常”的基础。

核心配置三步走：

• 输入预处理要规范

  • 文档需先转为纯文本（推荐用 pypdf 或 unstructured 提取，保留段落结构和表格行列标记）
  • 在文本开头添加明确指令前缀，例如：

    【任务指令】你是一名数据质量审计员。请逐段扫描以下文档内容，严格识别所有不符合业务规则的异常数据条目。异常包括但不限于：数值超出合理范围（如年龄>150）、日期格式错误（如'2023-13-45'）、必填字段为空、逻辑矛盾（如‘状态=已发货’但‘物流单号为空’）。只返回 JSON 列表，每个对象含字段：line_number（原文行号）、content（异常原文片段）、reason（简明原因）、severity（low/medium/high）。

  • 避免直接喂原始 PDF 或截图——模型不看图，只处理文本。

• 调用时控制输出结构与边界

  • 使用 response_format={"type": "json_object"}（若 API 支持）强制返回合法 JSON
  • 设置 temperature=0.1 降低随机性，max_tokens=2048 防止截断
  • 对超长文档，可按章节分批提交，但需在 Prompt 中强调“本批次仅检查第X章，勿跨章推理”

• 后处理需校验与落地

  • 解析返回 JSON，过滤 severity 为 high 的条目生成告警
  • 将 line_number 映射回原始文档位置（需预存文本行号与 PDF 页码/坐标关系）
  • 对数值类异常，可额外调用 Python 脚本做二次校验（如用 dateutil 验证日期字符串）

不复杂但容易忽略的是：异常定义必须由业务方提前写死在 Prompt 里。模型不会自己发明规则——它只是严格执行你给的判断标准。