A. 术语表


术语解释
提示词(Prompt)向 AI 输入的指令或问题,提示词的质量直接影响输出效果
大语言模型(LLM)讯飞星火背后的核心 AI 技术,通过海量文本训练而成
幻觉(Hallucination)AI 生成的内容听起来合理,但实际上是错误的现象
上下文(Context)AI 在单次对话中能"记住"的历史对话内容
智能体(Agent)具备特定角色和能力的专属 AI 助手
知识库创建智能体时上传的参考文档,AI 会优先基于此作答
深度推理模型在回答前进行更长时间的链式思考,提升复杂问题的准确性
文生图(Text-to-Image)根据文字描述自动生成图片的能力
多模态能同时处理文字、图片、音频、视频等多种类型输入的能力
Token模型处理文本的基本计量单位;中文约 1~1.5 个汉字、英文约 0.75 个单词对应 1 个 Token
System Prompt智能体的"幕后指令",用于设定 AI 的角色、规则和工作方式
RAG检索增强生成,AI 在回答时先从知识库中检索相关信息,再生成回复
API应用程序接口,可将星火能力以接口形式接入自有系统或程序
MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议,一种让大模型统一调用外部工具与数据源的开放标准
工作流(Workflow)将多个功能节点按顺序编排,形成可自动执行的完整流程
节点(Node)工作流的基本组成单元,每个节点负责一项特定操作或任务
ReAct一种「推理—行动」交替的智能体决策范式,让模型边思考边调用工具

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