采用混合检索：BM25 负责精确匹配术语、编号与专有名词，稠密向量负责语义泛化，二者并行召回后用 RRF 或加权分数融合，再经 Cross-Encoder 重排序截取 Top-K，兼顾召回率与精确率，并显著降低幻觉。
本质差异在于是否利用上下文学习（In-Context Learning）：zero-shot仅依赖预训练知识与指令泛化，few-shot通过示例在推理时隐式约束输出分布、格式与推理模式，无需更新参数，但对示例质量、顺序和数量敏感，且占用上下文窗口。
采用混合检索：BM25 负责精确匹配术语、编号与专有名词，稠密向量负责语义泛化，二者并行召回后用 RRF 或加权分数融合，再经 Cross-Encoder 重排序截取 Top-K，兼顾召回率与精确率，并显著降低幻觉。
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选型需考虑场景：PyTorch动态图调试友好，适合研究和快速原型开发，生态强于CV和NLP；TensorFlow静态图性能优，部署工具链完善（TFLite/TFServing），适合生产和移动端，两者差距已趋同，优先看团队技术栈和部署需求。
SD1.5的fp16推理约需4-6GB显存，SDXL建议8-12GB，SD3与Flux等大模型需16-24GB；可借助量化、CPU offload、xformers降低占用，训练LoRA通常需12GB以上。
国产AI芯片在推理场景已具备商用能力，头部厂商如海思昇腾、寒武纪在INT8精度下可达数百TOPS算力，能效比接近国际主流水平，但在高精度浮点运算、软件生态成熟度和大规模部署验证上仍有差距，适合特定垂直场景而非通用替代。
GPT-4o约2.5美元/百万输入token、10美元/百万输出token；开源模型自托管在高利用率下单位成本可低数倍，但低负载时GPU闲置与运维开销会使API反而更划算。
Llama 3采用社区许可而非OSI开源：可商用，但月活超7亿须获Meta单独授权，衍生模型须以Llama冠名、标注Built with Llama并遵守AUP。
可以，在 MTEB 等基准上 BGE、GTE、E5、Qwen3-Embedding 已追平甚至超越多数闭源模型；但领域数据、多语言与长文本场景仍需实测，并结合微调与重排序。