长上下文：模型第一次能“读完整个项目”企业在部署大模型时，一直面临一个结构性限制——上下文窗口。早期模型只能处理有限的信息量，这迫使企业构建复杂的 Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统：文档被拆分、向量化、索引，再在查询时重新拼接给模型。
与其称之为调改升级，我们更倾向于将其称之为“自我重建”。前者往往止步于“皮相”的装修与陈列，后者则是对利润来源、组织习惯与商品逻辑的“骨相”重塑。
，更多细节参见PDF资料
ocr 并发可以做到 20 有余图片理解：豆包 lite 模型（云端，便宜够用）加上本地 Florence-2 模型的 API。Florence 主要用于图片描述（caption），支持多种描述模式（简要描述、详细描述、更详细描述），有 SQLite 缓存（默认 180 天过期），调用量大的时候比云端多模态模型省很多成本。
In this diagram, shared dependencies mean module coupling. We’ll tackle this later, but let’s first go module by module and try to see if there are any more hidden responsibilities, and maybe figure out what patterns we can apply to make the codebase more modular.
Draw any organic molecule and run a simulation — no files, no code, no setup.