取决于知识库特征与查询模式：检索增强适合大规模异构知识库，通过向量检索精准定位相关片段，成本可控且易更新；长上下文适合需要全局理解和跨文档推理的场景，但token成本高且存在中间信息丢失问题，企业场景下混合架构往往是最优解。
采用元学习框架（如MAML、Prototypical Networks）在预训练模型基础上进行领域微调，结合提示工程和数据增强技术，利用少量标注样本构建支撑集，通过度量学习或梯度优化快速建立领域特征表征，实现跨领域知识迁移和快速适配。
取决于知识库特征与查询模式：检索增强适合大规模异构知识库，通过向量检索精准定位相关片段，成本可控且易更新；长上下文适合需要全局理解和跨文档推理的场景，但token成本高且存在中间信息丢失问题，企业场景下混合架构往往是最优解。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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可视化对比+解读
AI 编程工具短期内不会取代传统 IDE，而是融入 IDE 成为核心能力。调试器、代码索引、重构、版本控制等工程基础设施仍不可替代，未来形态更可能是以 Agent 为中心的新一代 IDE。
AI编程助手能够处理大量重复性编码任务并提升效率，但无法完全替代初级程序员。初级程序员除了编码，还需要理解业务需求、进行需求澄清、参与团队协作、处理边界情况、进行代码审查以及积累领域知识，这些涉及沟通、判断和上下文理解的能力目前仍然是AI的薄弱环节。
AI生成药物分子设计在特定场景下已展现实用价值，能加速先导化合物发现和优化ADMET性质，但目前仍需人工验证、受限于训练数据质量和生物学复杂性，距离完全自主设计临床候选药物尚有距离，属辅助工具而非替代传统药物研发流程。
以4bit量化估算：8GB可跑7B/8B，16GB可跑14B，24GB可跑32B，48GB可跑70B；长上下文需额外预留KV Cache，推荐用llama.cpp、vLLM部署。
需结合数据规模与合规要求：文档解析用Unstructured或MinerU，向量库选Milvus或pgvector，嵌入用BGE，检索采用混合检索加重排序，编排用LlamaIndex，并配套评测与权限管控。
Function Calling通过在系统提示中定义工具的JSON Schema，模型根据用户意图生成结构化调用参数，由应用层执行实际API请求后将结果返回模型继续推理，实现天气查询、数据库操作等外部能力扩展。