LongCat系列模型实现长文档自动化标签分类的关键在于利用其128K超长上下文能力构建端到端流程：选用LongCat-Flash-Chat-FP8模型，确保GPU显存≥24GB并设置max_position_embeddings=131072，输入保持原始结构文本，设计结构化Prompt限定JSON输出格式与类别集，批量处理时通过脚本调用API、解析结果并落地标签，预处理质量直接影响分类效果。
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用 LongCat 系列模型实现长文档自动化标签分类，核心在于发挥其 128K 超长上下文能力，避免传统分块导致的信息割裂。配置关键不是“装个插件”，而是构建一个从文档输入、语义理解到标签输出的端到端流程。
选对模型：优先用 LongCat-Flash-Chat-FP8
它专为超长文本设计，能一次性读完整份技术手册、合同全文或百页调研报告，直接捕捉跨章节的逻辑关系和隐含主题。不建议用短上下文模型（如 8K 或 32K）硬凑——强行切片会丢失“条款关联性”“前后因果”等关键分类依据。
- 确认部署环境支持 FP8 推理（GPU 显存 ≥24GB，推荐 A100 或 H100）
- 加载时显式设置 max_position_embeddings=131072，否则可能被默认截断
- 输入格式保持原始结构：PDF 提前用 PyMuPDF 提取带格式文本（保留标题层级、列表缩进），避免纯 OCR 噪音干扰分类判断
设计分类 Prompt：让模型“知道你要什么”
标签分类不是自由生成，需用结构化指令框定输出。LongCat 对清晰、带示例的指令响应更稳定：
- 开头定义任务：“你是一个专业文档分类引擎，请为以下文档输出唯一主类别和最多两个辅助类别，严格按 JSON 格式返回：{"primary": "...", "secondary": ["..."]}
- 给出明确类别集（如：["技术规范", "用户协议", "财务报表", "会议纪要"]），避免模型自造模糊标签
- 附 1–2 个简短样例，比如：“《XX系统API文档_v3.2》→ {"primary":"技术规范","secondary":["开发文档"]}
批量处理与结果落地
单次调用适合验证，实际应用需接入文件系统自动触发：
- 用 Python 脚本遍历目标目录，对每个文档构造完整 prompt（含文档文本+分类指令）
- 调用 LongCat API 时设置 timeout=120s（128K 文本推理耗时约 40–90 秒，取决于长度和 GPU 负载）
- 解析返回 JSON，将标签写入文件同名的 .meta.json 文件，或直接重命名文件为“【技术规范】XXX.pdf”
- 错误处理：对返回非 JSON 或空结果的文档，记录日志并放入 “待人工复核” 文件夹，不中断整个批次
不复杂但容易忽略：分类效果高度依赖文档原文质量。扫描版 PDF 先过一遍 OCR（推荐 PaddleOCR），纯图片文档需搭配 LongCat-Image-Edit V2 提取文字再送入 Flash-Chat。真正跑通，往往卡在预处理，不在模型本身。
