通常首选余弦相似度，因为文本嵌入的语义主要体现在方向而非模长，余弦可抑制长度差异影响。若向量已 L2 归一化，欧氏距离与余弦等价排序，且内积更利于 ANN 加速；需要保留模长信息时才考虑欧氏距离。
低代码首选 Dify 或 Coze，可视化拖拽最快上手；偏代码开发则 CrewAI 的角色与任务抽象最直观，适合快速原型；LangGraph 的状态图控制力最强，但需要先理解节点、边与状态的概念。
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AI代写论文存在高风险。现代查重系统整合了AI检测技术，能识别ChatGPT等模型的写作特征，包括用词模式、句式结构和逻辑连贯性。多数高校已部署AI检测工具，检出率持续提升。学术诚信是底线，建议将AI作为辅助工具而非代写手段。
自注意力机制实现并行化训练突破 RNN 序列瓶颈,位置编码捕获长距离依赖,多头注意力提取多维语义特征,预训练加微调范式在海量语料上展现出色的泛化能力。
Midjourney 默认美学先验强，画面光影浓烈、构图戏剧化；DALL-E 3 侧重提示词遵循与文字渲染，风格更中性。二者差异明显，前者重艺术表现，后者重语义对齐。
开源社区通过开放权重、代码与数据降低研发门槛，加速技术复现与扩散；LLaMA、Qwen等催生微调、量化、推理框架生态，并提供透明审计与多元创新，制衡闭源垄断。
Prompt注入是当前大模型应用的首要安全威胁之一（OWASP LLM Top 10位列第一）：模型无法在机制上区分指令与数据，攻击者可借间接注入劫持Agent、窃取数据或越权调用工具，现有防御只能降低风险而无法根除。
Milvus开源可自部署，支持HNSW、IVF、DiskANN与GPU加速，十亿级规模成本更可控；Pinecone全托管免运维、延迟稳定，但费用较高、调优空间有限。