clawdbot长文档问答准确性受文档预处理、格式适配、提问优化和响应验证四环节影响：需校验解析质量、转utf-8编码、结构化提问并人工溯源答案。
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如果您将一本电子书上传至Clawdbot并发起长文档问答请求，系统可能因文档解析策略、上下文截断机制或段落切分方式而未能准确提取目标信息。以下是验证其长文档问答能力的具体操作与响应分析：
一、上传前的文档预处理
Clawdbot对PDF、EPUB等格式的解析依赖于底层OCR与文本抽取模块，若原始文件含扫描图像、加密保护或非标准编码，会导致正文内容缺失或乱码，直接影响后续问答质量。
1、使用Calibre打开电子书，检查是否能正常渲染全部章节与目录结构。
2、对PDF文件执行“另存为纯文本”操作，确认输出文本中无大量空行、乱码字符或页眉页脚干扰段落连贯性。
3、将文本按512字符为单位进行手动分块，每块末尾添加【段落ID：001】标识，便于后续定位答案来源。
二、上传过程中的格式适配
Clawdbot当前仅支持UTF-8编码的文本输入，若上传文件包含GBK、BIG5等编码格式，系统会跳过无法解码的字节，造成关键段落丢失。
1、在Notepad++中打开电子书导出的TXT文件，点击“编码”菜单，选择“转为UTF-8无BOM格式”。
2、删除文件开头可能出现的不可见控制字符（如U+FEFF），保存后重新上传。
3、上传时在Clawdbot界面勾选“启用全文索引模式”，该选项强制系统构建倒排索引而非仅依赖滑动窗口匹配。
三、提问阶段的指令优化
模型对自然语言问题的理解受限于提示词结构，模糊表述（如“这本书讲了什么”）易触发通用摘要生成，而非精准定位原文依据。
1、将问题改写为“在第X章第Y节中，作者如何定义‘Z概念’？请直接引用原文句子。”
2、在问题末尾附加“仅返回原文中连续出现的完整句子，不得改写或概括”。
3、若首次回答未命中，追加提问：“请检索包含关键词‘A’和‘B’且距离不超过15字的相邻句子。”
四、响应结果的可信度验证
Clawdbot未提供引用溯源高亮功能，需人工比对答案与原始文本位置是否一致；若答案中出现未在文档中出现的术语或数据，则表明模型进行了幻觉填充。
1、记录Clawdbot返回答案中的核心名词与数字，用Ctrl+F在原始TXT中全文搜索。
2、对每个匹配项，检查其前后50字符是否构成语义完整的判断句或定义句。
3、若发现答案句在原文中不存在，立即在Clawdbot输入框中粘贴该句并追加提问：“此句是否出自所传文档？若是，请指出所在段落ID。”
