必须先提取清洗文档文本并分段，再通过/chat/completions接口构造system-user对话请求，设置低temperature和非流式响应，最后解析content字段获取答案。
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要用DeepSeek API实现文档问答，必须先将原始文档内容送入模型上下文，再构造带问题的对话请求——不能直接上传PDF或Word文件，所有文本需提前提取、清洗并控制长度，否则会因超长截断或报错400。
第一步：准备文档文本
从PDF/Word/Excel中提取纯文本，推荐用python-pdfplumber（PDF）或python-docx（Word）库，避免复制粘贴引入乱码或隐藏字符。提取后检查是否含大量空行、页眉页脚、表格乱码，这些会挤占有效token额度。
把文档切分成段落，每段≤800字符。DeepSeek-V4支持128K上下文，但单次请求仍受限于API服务端实际接收上限（通常默认8K～32K token），过长文本直接提交会触发413 Payload Too Large错误。
【关键前提】文档文本必须UTF-8编码，且不含控制字符（如\x00、\u200b）。可用open(file, "r", encoding="utf-8", errors="ignore")读取，但errors="ignore"会静默丢字——建议改用errors="replace"并人工核对替换符号是否出现在关键句中。
第二步：构造问答请求体
使用/chat/completions接口，而非/text/generate。前者专为多轮对话设计，天然支持system+user+assistant角色分隔，能更稳定地绑定文档语境。
system消息写明任务指令，例如：“你是一个专业文档分析助手。请严格依据以下提供的文档内容回答问题，不编造、不推测、不引用外部知识。”
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
user消息拼接两部分：先放精简后的文档段落（可加标题如【合同第3条】），换行后接具体问题，例如：“甲方付款周期是多久？”
务必设置temperature=0.1、top_p=0.9，并开启stream=false。temperature过高会导致答案飘忽，而流式响应（stream=true）在文档问答中易出现截断，尤其当答案含表格或编号列表时。
第三步：处理响应与容错
检查HTTP状态码：200才继续；429说明超出QPM配额，需sleep(1)后重试；401是密钥失效，应立即停用并重新生成；400最常见于JSON格式错误或message数组为空——此时要打印request payload逐字段比对。
解析response.json()["choices"][0]["message"]["content"]获取答案。若返回“根据提供的信息无法确定”，不是模型能力问题，而是文档段落里确实没提该问题对应的内容，需回溯检查文本提取环节是否漏掉了关键页。
对长文档，采用滑动窗口策略：将文档按512字符步长切片，每个切片单独发请求，再用关键词匹配筛选出最相关3个响应，最后交由模型做聚合摘要——这比一次性塞入10万字更可靠。
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