核心分析¶

问题核心：仓库提供跨模型适配的示例结构，可快速替换模型后端以做对比；但公平的比较依赖于统一的数据流、prompt 与评估指标。

技术支持¶

• 统一模板：示例通常遵循 embedding → index → retrieve → generate 的流水线，便于替换模型。
• 多厂商接入示例：包含 OpenAI、Anthropic、Gemini 与本地 Llama/Qwen 的对接样例，降低接入成本。

对比实验设计建议¶

1. 固定变量：统一 prompt、chunk 策略、检索参数与随机性控制（如 temperature=0）。
2. 统一或标注 embedding：若不同模型使用不同 embedding，要记录并单独评估embedding对召回的影响。
3. 评估维度：回答质量（人工/自动评估）、Recall@k、延迟(P95)、每请求成本。
4. 重复与统计：对每个模型跑多次并记录方差，控制 API 速率与并发。

注意：云端模型的速率限制与计费会影响实验规模，必要时使用配额或 mock 替代以做离线评估。

总结：仓库能大幅加快跨模型实验的搭建。要得出可工程化结论，请用严密的变量控制、完整的评估指标与成本测量。