针对知识库中敏感信息的自动遮蔽需求，不少用户曾咨询过类似方案。需要明确的是：LongCat AI本身并未提供单一的“一键遮蔽”功能，但通过其组合能力完全可以实现这一目标。核心思路是：首先将知识库内的文本内容转换为图像（例如截图或PDF转图），随后借助LongCat-Image-Edit V2在图像层面精准识别并遮蔽敏感文字或区域。

简而言之，您的首要任务并非让LongCat解析知识库的内部结构，而是将其作为图像层面的“安全审查员”集成到现有流程中。接下来，我们将分四个步骤详细阐述这一逻辑。

第一步：将知识库内容转换为可编辑图像

LongCat-Image-Edit仅识别图像，无法直接解析原始文档或数据库。因此，您需要先进行前置转换：

• 若知识库为网页或Markdown文档，可利用无头浏览器（如Puppeteer）将关键段落截取为高清PNG图片；
• 若是PDF文件，借助PyMuPDF或pdf2image等工具将页面提取为图像，分辨率建议不低于150 DPI，确保文字清晰可辨；
• 重点在于——不要整页截取，只截取包含敏感字段的局部区域（如身份证号所在行、合同金额框等），这样既能提升识别准确率，也能加快处理速度。

第二步：使用LongCat-Image-Edit V2执行指令化遮蔽

图像准备就绪后，上传至LongCat-Image-Edit V2，通过自然语言描述您需要的编辑操作。指令越具体越有效，针对不同类型的敏感信息，可参考以下示例：

• 身份证号：“模糊图片中第3行右侧的18位数字”；
• 手机号：“将左下角标注为‘联系电话’后的11位数字替换为‘●●●●●●●●●●●’”；
• 内部系统地址：“擦除图片底部‘http://10.20.30.40:8080’这段URL，保留前后文字不变”；
• 指令中尽量包含位置（如“右上角”、“表格第二列”）、格式特征（如“18位”、“以‘CN’开头”）或上下文（如“紧邻‘工号：’之后”），模型依靠这些线索精确定位。

第三步：集成到自动化流程，避免手动操作

要实现自动化运行，需绕过Web界面，直接调用LongCat-Image-Edit V2的API：

• 部署服务后，使用Python脚本批量调用HTTP接口，将图像的Base64编码和编辑指令一并传输；
• 建议搭配OCR模块（如PaddleOCR）进行预检——先扫描图片中所有文本及坐标，再根据这些信息生成更精准的指令，避免定位错误；
• 设置回调或轮询机制，待处理完成后自动下载结果图像，替换原有知识库附件；
• 注意：所有图像传输须走内网或加密通道，严禁将包含敏感信息的图片发送至公网模型服务。

第四步：验证遮蔽效果与合规边界

自动遮蔽并非设置后便可高枕无忧，仍需人工抽检并配合规则兜底：

• 检查是否存在遗漏，例如缩写“ID”、带星号的号码“138****1234”，这些有时仍会被视为敏感内容；
• 确认遮蔽方式符合行业规范——金融领域要求模糊不可逆，政务领域可能要求打码加注水印，仅靠字体覆盖并不足够；
• 对于反复出现的模板（如标准审批单、工牌样式），可先训练轻量定位模型，提前标出固定遮蔽区域，再交由LongCat执行，这样更稳定高效。