| 大模型 |
用海量数据训练出来的 AI 模型，能读懂人话并生成文字、图片这些内容，是当下很多 AI 产品的地基。 |
llm |
| Prompt |
给 AI 下达的指令或问题，说得越清楚，它答得越贴近你要的。 |
提示词 |
| RAG |
先让 AI 去资料库里查一遍再回答，答案有出处、不容易瞎编。做企业内部知识问答常用它。 |
检索增强 |
| Agent |
会自己拆解任务、调用工具一步步把事做完的 AI，而不只是答一句话。 |
智能体 |
| 微调 |
拿自己的数据再训练一下大模型，让它更懂你的行业和说话习惯。 |
模型训练 |
| 幻觉 |
AI 一本正经地编出并不存在的内容，看着却很像真的。涉及事实的场景要人工核一遍。 |
ai幻觉 |
| Token |
AI 处理文字的最小单位，一个词或半个词算一个，用来计费也用来限制篇幅。 |
词元 |
| 向量数据库 |
专门存 AI 理解后的语义数据，找相似内容特别快，是 RAG 的常见搭档。 |
向量库 |
| 多模态 |
AI 能同时看文字、图片、声音好几种形式的内容，不局限于一种。 |
多模态模型 |
| 上下文窗口 |
AI 一次对话里能记住的内容长度上限，超过了早期的内容就会被挤出去。 |
上下文 |
| 提示词工程 |
琢磨怎么写指令让 AI 输出更稳、更好用，是 AI 产品里常用的调优手段。 |
prompt |