LongCat AI 的知识库数据清洗依托 DiNA 多模态架构和万亿参数语义理解，实现可感知、可推理、可闭环的智能清洗：统一解析多源异构内容为离散 Token，语义级降噪与对齐，自然语言驱动策略执行，并通过 RAG 反馈闭环持续优化。
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LongCat AI 实现知识库数据清洗，核心不是靠单一模块“一键清理”，而是依托其底层多模态统一架构（DiNA）和万亿参数级语义理解能力，把清洗变成一个可感知、可推理、可闭环的智能过程。它不只修格式，更在修正语义逻辑和业务一致性。
用离散 Token 统一解析多源异构内容
传统知识库常混杂 PDF、扫描件、Excel、截图、内部 Wiki 页面等。LongCat-Next 的 DiNA 架构能将所有模态——文字、表格、流程图、界面截图——都映射为同源离散 Token。比如一张带水印的产品说明书截图，先由视觉分词器切分为语义块（标题区、参数表、警告图标），再与文本段落对齐建模；表格不再被当“图片”或“乱码”，而是识别字段名、主键关系、跨表引用逻辑，转为结构化 TableSchema 对象。这一步解决了“机器看不懂原始材料”的根本障碍。
基于上下文做语义级降噪与对齐
清洗不是删重复，而是判真伪、定主次。LongCat-2.0 的 1M 上下文窗口让它能同时加载整份 SOP 文档、对应版本的售后工单、最新培训话术三类材料，在全局语境中识别矛盾点：比如某功能说明在文档中写“支持离线模式”，但在近3个月的17条客诉记录里均未出现该场景，模型会标记该条目为“待验证”，而非直接删除。它还能自动对齐业务术语——识别出“结案”“关单”“归档”在不同部门文档中实指同一状态，并建议统一标签。
用自然语言驱动清洗策略生成与执行
用户无需写代码，只需描述需求，LLM 就能调用内置工具链完成操作。例如输入：“把所有产品文档中‘适用温度’字段的单位统一为℃，把‘-20°F ~ 60°F’这类写法转成‘-29℃ ~ 16℃’，并检查是否超出产品规格书范围。” LongCat 会自动：① 定位含该字段的全部文档片段；② 调用单位换算模块+规格书知识库比对；③ 输出修改建议及风险提示（如某型号标注值超限）。整个过程可审计、可回滚。
闭环反馈强化清洗质量
清洗后的数据进入 RAG 流程后，若用户多次追问同一问题却得到模糊回答，系统会反向追踪：是检索失败？还是清洗时误删了关键上下文？LongCat-2.0 的 MoE 架构允许将这类失败 case 动态路由给专门负责“语义完整性校验”的专家子模型，持续优化清洗规则。这不是一次性的预处理，而是一个随业务演进自动迭代的质量引擎。
