怎么给业务选一个大模型：开源与闭源、参数、上下文、价格的取舍
选大模型没有"最好的"只有"最合适的"。本文从开源/闭源、参数规模、上下文长度、价格、延迟五个维度拆解取舍，并附一张可落地的选型对比表。
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看不懂 AI 文章里的模型、训练、推理、Token、上下文窗口、微调、RAG、Agent 这些词？本文用一句话加一个生活化例子讲清每个概念，附术语对照表，帮你快速入门。
向量数据库是 RAG 与 AI 应用的核心基础设施。本文对比 Pinecone、Milvus、Qdrant 的定位、部署方式、索引与检索能力，并给出按数据规模和场景的选型建议。
RAG 通过检索外部知识增强大模型回答，适合企业知识库问答等场景。本文按加载、切分、嵌入、存储、检索、重排、生成、评估八个环节拆解实现流程与调优要点。
系统梳理 OpenAI API 平台：GPT 系列与推理模型选型、Chat Completions 与 Responses 接口、工具调用、结构化输出、Assistants 与 Agents SDK，以及定价与成本治理要点。
大模型上线后，推理吞吐与延迟直接决定成本与体验。本文详解 vLLM 与 TensorRT-LLM 的连续批处理、PagedAttention、KV Cache、量化与投机解码等优化手段。
LangChain 是构建大模型应用最流行的框架之一。本文介绍其核心抽象：统一模型接口、LCEL 可组合链、工具调用、记忆管理与 Agent 开发，并给出落地建议。
Hugging Face 是开源 AI 的枢纽平台。本文介绍 Hub 上的模型、数据集与 Spaces，以及 Transformers 库的 Pipeline、Trainer 与推理能力，并给出从下载到部署的完整路径。
拆解 Gemini API 开发要点：Gemini 3 系列模型选型、多模态与长上下文、google-genai SDK、Interactions API、Google AI Studio 与 Vertex AI 两条路线，以及定价策略。
详解 Azure OpenAI：资源与模型部署流程、GPT 系列与嵌入模型矩阵、模型版本升级策略、企业级安全与合规、基于 Azure AI Search 的 RAG 落地。
拆解 Claude API 开发要点：Fable/Opus/Sonnet/Haiku 模型矩阵、Messages API、工具调用、流式输出、思考机制、Claude Code 与 Agent SDK，以及按 token 定价策略。
面向 AI 应用的安全实践：解析提示注入原理、OWASP LLM Top 10 2025 十大风险、输入/输出过滤与分层防御，并结合 NIST AI RMF 建立治理框架。