首先需要明确：LongCat AI 的核心能力并非直接处理长文本或专业术语标注——其优势在于其他领域。该模型（例如 LongCat-Image-Editn）主要专注于文本驱动的图像编辑，通俗来说就是“看图、读指令、改图”。具体应用场景包括：在医学示意图上自动添加中文标注、将草图转换为线稿并标注部件名称、为农业病害图配写防治文字……这些标注操作实际发生在图像层面，而非针对纯文本进行术语识别与标记。

如果您实际的需求是：从一篇论文、报告或产品文档（长文本）中自动提取专业术语，并生成带有高亮或注释的版本——那么这属于自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）或术语抽取任务，与 LongCat 的技术路线完全不同。

不过，LongCat 能够完成一项关键的衔接工作：将 NLP 工具识别出的专业术语，自动生成带视觉标注的配图，并嵌入文档中以增强表达效果。具体思路如下：

• NLP 模型从一段 AI 芯片论文中提取出术语：“存算一体”“近存计算”“3D堆叠”；
• 您使用 LongCat-Image-Editn 将一张芯片结构示意图在对应区域自动添加带箭头的中文标注框，文字即为这些术语；
• 再通过 Notion API 自动插入到原文段落旁——最终形成“术语+图解”一体化的文档。

因此，要实现“长文本专业术语标注”，建议分两步执行：

• 文本侧（术语识别）：

  • 使用支持领域微调的 NER 模型（例如基于 BioBERT 的医学术语识别，或利用 LLaMA-3 + RAG 在您的专业文献库中进行术语检索）；
  • 或借助掌桥科研等平台的 AI 论文工具，其内置学科术语库，能按专业自动标注关键词并给出解释；
  • 简单场景也可采用规则+词典法（如加载《中医临床术语集》《计算机科学技术名词》等标准词表进行匹配）。

• 图像侧（可视化标注）：

  • 上传原始示意图/流程图/架构图；
  • 输入 LongCat 指令，例如：

    “在CPU模块右侧空白处添加蓝色小字标注‘存算一体’，带细箭头指向计算单元；在内存堆叠区域上方添加灰色标注‘3D堆叠’”

  • 一键生成带术语图解的图片，并插入文档。

一句话总结：LongCat 不直接读取论文文本，但它能让论文中的术语“跳出来、指得准、看得懂”。真正的术语挖掘依赖 NLP，而 LongCat 负责将挖掘结果转化为一目了然的图示标注。