用LongCat AI提取技术指标需分四步：一、上传前预处理，确保文档可解析并按模块拆分；二、用结构化指令精准锁定指标类型与格式；三、利用长上下文跨段验证矛盾与模糊表述；四、导出JSON/Markdown表格并人工复核关键项。
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用 LongCat AI 快速提取技术文档中的技术指标，关键不是“把整篇文档喂给模型”，而是构建一个目标明确、分层处理、可验证结果的流程。LongCat 系列模型（尤其是支持长上下文的 LongCat-Flash-Chat-FP8 和专精文档理解的 qwen-long 能力）在处理结构化技术信息方面表现突出，但需要配合正确的使用策略。
核心思路是：先定位再提取，边读边验证，不依赖单次输出。
一、上传前预处理：确保文档可被准确解析
技术文档常含表格、公式、代码块、扫描图等，直接上传易丢失关键数据。
- 若是 PDF，优先选择带文字层的版本；若是扫描件，需确认工具是否启用 OCR（如百炼平台或本地部署的 LongCat + RAG 工具链）。
- 对含大量图表/公式的文档，可提前手动截取关键页（如“性能参数表”“接口定义章节”），单独上传提升识别精度。
- 避免一次性上传超大文件（如 300 页手册），建议按功能模块拆分为“硬件规格.pdf”“API参考.pdf”“错误码说明.pdf”等小单元。
二、用结构化指令驱动提取，而非泛泛提问
AI 不会自动知道你关心什么指标。必须用清晰、带约束的提示词锁定目标。例如：
- ❌ 低效：“这篇文档讲了什么？”
- ✅ 高效：
“请从以下技术文档中提取全部明确列出的性能指标，仅返回表格形式结果，包含三列：指标名称、数值（含单位）、出处（章节号或页码）。忽略描述性文字，不编造数据。若某指标未给出具体数值，请填‘未说明’。”
常见技术指标类型可提前写入指令：
- 吞吐量（TPS/QPS）、延迟（ms）、并发数、支持协议版本、最大连接数、内存占用、功耗（W）、精度（%）、召回率、F1 值、训练时长（h）、显存占用（GB）等。
- 对 API 文档，可追加：“提取所有请求参数中的必填项、默认值、取值范围及响应字段中的状态码与含义。”
三、利用 LongCat 的长上下文能力做跨段验证
LongCat-Flash-Chat-FP8 支持 128K 上下文，意味着它能同时“看到”参数表、对应章节的说明文字、以及脚注里的限制条件。
- 可主动要求模型比对矛盾信息：
“第 4.2 节说最大并发为 5000，但附录 B 表格中写的是 3000。请指出哪处为准，并引用原文依据。”
- 对模糊表述（如“显著提升”“业界领先”）要求量化支撑：
“文档中提到‘推理速度提升 40%’，请找出该结论对应的基线型号、测试环境和原始数据。”
四、导出与校验：生成结构化结果并人工复核关键项
- 要求输出 JSON 或 Markdown 表格，便于后续导入 Excel 或数据库。例如：
[ {"指标": "端到端延迟", "数值": "≤120ms", "出处": "第5.1节, p.23"}, {"指标": "支持最大上下文长度", "数值": "128K tokens", "出处": "第3.4节, p.17"} ] - 对涉及安全、合规、硬件兼容性的指标（如“支持国密 SM4 加密”“适配 CUDA 12.4”），务必回查原文语境，避免 AI 概括失真。
- 表格类指标最容易出错——AI 可能漏行、错列或混淆表头。建议开启“逐行标注来源”模式，或用
page:XX, table:Y方式定位。
不复杂但容易忽略
