| LLM | 大语言模型（Large Language Model），如 GPT-4、Claude 等。 |
| RAG | 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），结合外部知识库提升回答质量。 |
| Agent | 智能体，具备自主决策能力的 AI 应用，能根据需求调用工具完成任务。 |
| Token | 模型处理文本的基本单位，约等于 0.75 个英文单词或 0.5 个中文字符。 |
| Prompt | 提示词，用户或系统提供给 AI 的指令和上下文信息。 |
| Embedding | 嵌入/向量化，将文本转换为数值向量表示的过程。 |
| Vector Database | 向量数据库，存储和检索向量化数据的专用数据库。 |
| Workflow | 工作流，由多个节点和连线组成的自动化处理流程。 |
| Chatflow | 对话流，以工作流方式编排的对话式应用。 |
| DSL | 领域特定语言（Domain Specific Language），Dify 中指应用的 YAML 配置文件。 |
| MCP | 模型上下文协议（Model Context Protocol），标准化的 AI 工具调用协议。 |
| Function Calling | 函数调用，LLM 通过结构化格式调用外部工具的能力。 |
| ReAct | 推理+行动（Reasoning + Acting），一种 Agent 的推理策略。 |
| TopK | 知识库检索时返回的最大文档片段数量。 |
| Score 阈值 | 知识库检索时的最低相关度分数。 |
| LLMOps | 大语言模型运维，管理和优化 LLM 应用的实践和工具。 |