向量数据库在RAG系统中负责存储文档的高维语义向量表示，通过相似度检索快速定位与查询语义相关的知识片段，为大语言模型提供上下文增强，解决知识时效性和幻觉问题，是连接外部知识库与生成模型的核心检索层。
秩r决定可训练容量，常从8或16起步，简单风格任务取4-8即可，复杂推理或领域迁移可用32-64；需同步调alpha（常取r至2r）与学习率，并以验证集判断过拟合。
向量数据库在RAG系统中负责存储文档的高维语义向量表示，通过相似度检索快速定位与查询语义相关的知识片段，为大语言模型提供上下文增强，解决知识时效性和幻觉问题，是连接外部知识库与生成模型的核心检索层。
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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蒸馏可让小模型学习大模型的softmax分布和中间表征，在特定任务上逼近甚至超越教师模型，但泛化能力和复杂推理存在上限，需权衡部署成本与性能边界。
Milvus 采用存算分离的云原生架构，支持 HNSW、IVF、DiskANN 等索引与 GPU 加速，在亿级向量规模下可实现毫秒级延迟与较高 QPS。实际表现取决于索引类型、召回率目标、硬件与分片配置，调优空间较大但运维复杂度也更高。
语言模型通常依赖预训练时的静态知识库，通过定期重训练、检索增强生成（RAG）、微调、或实时联网搜索等技术更新时效性信息，但核心参数冻结后无法自主学习新知识，需要外部系统支持动态知识注入。
显卡VRAM是核心约束：通常以FP16计算，每10亿参数需约2GB显存，但实际需考虑KV缓存、激活值等开销，8GB卡建议跑7B模型，24GB可跑13B-30B，量化技术如INT4可将容量提升2-4倍，但会损失部分精度。
INT8量化通常带来约1.5–2.5倍吞吐提升，INT4配合优化内核可达2–4倍并大幅降低显存；结构化剪枝加速更稳定，非结构化稀疏依赖硬件支持，需用基准回归验证精度损失。
AI编程助手通过代码分词与嵌入建模语义，结合AST/依赖图解析符号引用与调用关系，并借助仓库级检索（RAG）、长上下文窗口及LSP、类型信息补全跨文件上下文，再按相关性裁剪排序后注入提示词，实现对复杂工程的理解。