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AI 术语表

快速查阅 AI 导航与选型中的常见概念

大语言模型LLM
基于海量文本训练、可理解与生成自然语言的神经网络模型，如 GPT、Claude、DeepSeek。

参见：rag · prompt · token

检索增强生成RAG
在生成回答前先从知识库检索相关片段，再交给模型综合回答，降低幻觉。

参见：embedding · vector-db

相关工具

模型上下文协议MCP
Anthropic 推动的开放协议，让 AI 客户端安全连接外部工具与数据源。
AI AgentAgent
能自主规划步骤、调用工具并完成多步任务的 AI 系统，而非单次问答。

相关工具

向量嵌入Embedding
将文本/图像映射为数值向量，用于语义搜索与相似度计算。

参见：vector-db · rag

向量数据库Vector DB
专门存储与检索高维向量的数据库，如 Milvus、Pinecone、Qdrant。
提示词Prompt
发给模型的输入指令或上下文，影响输出质量与风格。
TokenToken
模型处理文本的最小单位；API 计费通常按 Token 数量。
微调Fine-tuning
在预训练模型基础上用领域数据继续训练，适配特定任务。
多模态Multimodal
同时理解或生成文本、图像、音频等多种模态内容的模型能力。