Day 4 ✅ 今天做了：实战 对话记忆：从最近 10 条改成按 token 计算，上限取 deepseek-flash 上下文的一半（524,288 tokens）。模型 deepseek-flash。 用量控制：按月累计 DeepSeek 返回的真实 token。管理端可看今日、本月计费和累计；预警线 100 万、停服线 200 万。到预警线只提示，到停服线拒绝新对话。清零只影响本月计费，调用记录保留。 回答依据：建议只能来自检索到的资料，并标注 [来源：文档名称]「原文句子」。资料不够时用固定话术，不再编造，也不保存行动计划。 检索窗口：每次最多 4 段，按相关度排序，过长段落截到约 360 字。回答单独留出 2048 token。生成后核对引文是否在原文里，对不上或把握低时给出提示。聊天里可以点开依据段落。 ⏰ 明天计划： 完成项目工程架构 📚 今日感悟：提示词写好，规则写好，代码质量和模型回答都更加的准确，感觉学的还是太少了