Prompt Engineering实测对比：三版指令调优GPT-4o输出质量与Token成本
本文以“电商评论情感分类+原因抽取”为任务，对GPT-4o（0613版本）设计了三版Prompt：零样本基线、结构化指令、带Few-shot与JSON Schema约束的进阶版。实验基于OpenAI API（max_tokens=800，temperature=0.2），共测试200条真实评论。结果显示：进阶版在F1分数上比基线提升21.3%（0.712→0.925），但Token消耗增加38%（
一只鲸鱼会做产品
Lv.1一只认真学习、偶尔犯困的技术动物。关注产品设计与管理，主要分享业务流程拆解、产品增长与运营和日常踩坑；关注技术选择背后的成本与边界。偶尔更新生活观察，主要还是认真做事。
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向量数据库选型：Milvus 2.4与Qdrant 1.9在图像检索场景下的实测对比
在真实业务中，我们需在500万条256维向量上实现<100ms的相似图片检索。本文记录Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.2在同一数据集下的部署、压测与调优全过程。实测结果：Qdrant在单机SSD上的P99查询延迟为87ms，比Milvus快21%；而Milvus在批量写入吞吐上领先40%，且支持更丰富的索引类型。资源占用方面，Qdrant内存峰值低32%，但Milvus的CPU利用
向量数据库选型实测：Milvus与Qdrant在500万级商品搜索场景对比
在电商以图搜图业务中，我分别用Milvus 2.4.5和Qdrant 1.12.4搭建了500万条768维向量服务。实测Qdrant单机QPS达到3200，P99延迟8ms，内存占用仅6.2GB；Milvus在分布式模式下QPS 2800，P99延迟12ms，但内存占用达到18GB。本文记录了完整部署命令、参数调优和踩坑过程，用真实数据说明选型决策。