本文系统说明在“扣子（Coze）”中添加别的大模型的完整路径：确定模型与访问方式，配置API Key与端点，设定参数与上下文，然后在工作流中进行路由与编排，并结合工具调用与RAG提升事实性与可用性。重点强调安全与合规，包括密钥管理、数据脱敏、输出审核与配额并发控制；通过灰度发布与监控评估实现稳定上线。结合国内外模型特点，建议采用混合路由以兼顾复杂推理、多模态与中文场景适配，在成本、延迟与质量间动态权衡，建立回退链路与持续优化机制，最终实现可观测、可治理与高可靠的多模型集成。

本文系统解析数据嵌入大模型的三条主线：参数化记忆（微调/适配器）、外部记忆（RAG向量检索）与结构化工具调用，并给出按数据更新频率、延迟、成本与合规的选型框架。通过“模板+RAG+适配器+工具”的分层组合，把稳定知识写入参数、把高时效与高合规数据保留在外部，辅以索引与重排、上下文拼接与事实归因、数据分级与脱敏、指标化评估与成本优化，实现高准确、低风险、可审计的工程落地与持续迭代。

本文系统解答了Python两种算法如何融合的问题，给出特征级、模型级与决策级三条路径及适配场景，提供策略对比与选型框架，并以工程化视角阐述从管线、OOF、评估到部署监控的全流程要点；通过Stacking、加权、蒸馏与MoE的实战范式说明何时增益稳健、何时回退为轻量方案，同时强调合规与可解释；最后指出趋势将向轻量、可组合与可治理演进，建议以严格验证与项目化协作（如使用PingCode）降低融合复杂度并保障可持续迭代。