本文整理了大模型应用开发中最关键的 30 个核心术语，每个关键词均搭配清晰定义与通俗举例，帮入门者快速扫清概念障碍，建立对大模型开发的基础认知框架。
1. 大语言模型（LLM）
- 含义：能理解、生成人类语言的人工智能模型，通过海量文本学习语言规律。
- 举例：ChatGPT、文心一言，可实现聊天、写作文、解答问题等功能。
2. 提示词（Prompt）
- 含义：用户发给大模型的指令或问题，是引导模型输出目标结果的 “指挥棒”。
- 举例：“给妈妈写一封 50 字以内的温馨生日祝福”“解释什么是区块链”。
3. 令牌（Token）
- 含义：大模型处理文本的最小单位，中文多为单字 / 词语，英文多为单词 / 词根。
- 举例：“我去公园散步” 拆分为 “我”“去”“公园”“散步” 4 个 Token；4096 Token 约等于 3000 中文字。
4. 上下文窗口（Context Window）
- 含义：大模型能 “记住” 的前后文范围，窗口越大，越能理解长文本或多轮对话逻辑。
- 举例：先聊 “我买了个红色杯子”，再问 “它是什么颜色”，模型能答 “红色”，因两句话在窗口内。
5. 微调（Fine-tuning）
- 含义：用特定领域小数据集，在预训练模型基础上再训练，让模型专注擅长某类任务。
- 举例：用 10 万篇医疗论文微调通用模型，使其能解答感冒、咳嗽等医疗问题。
6. 预训练模型（Pre-trained Model）
- 含义：在海量通用文本（书籍、网页）上训练好的基础模型，是后续开发的 “半成品底座”。
- 举例：出厂已掌握基础学科知识的机器人，可通过微调成为医生、律师专属工具。
7. 基座模型（Foundation Model）
- 含义：通用型 “AI 地基”，支持语言、图像、音频等多种任务，是各类 AI 应用的构建基础。
- 举例：基于它可开发聊天机器人（语言）、图片生成工具（图像）、语音转文字（音频）。
8. 生成式 AI（Generative AI）
- 含义：能主动创造新内容的 AI，核心是 “无中生有”，而非简单提取已有信息。
- 举例：让模型写原创诗、画新画、编故事，均属于生成式 AI 应用。
9. 多模态（Multimodal）
- 含义：能处理 / 融合文字、图片、音频、视频等多种信息类型的模型，不局限于单一文本。
- 举例：发一张猫咪图片，问 “这是什么动物”，模型识别图片后生成文字回答。
10. 向量数据库（Vector Database）
- 含义：专门存储 “向量（Embedding）” 的数据库，擅长快速查找相似向量，支持语义检索。
- 举例：存储 1000 篇公司文档向量，搜索 “员工请假流程” 时，能快速匹配语义相关文档。
11. 检索（Retrieval）
- 含义：从海量数据中找到与用户需求相关信息的过程，是 RAG 技术的核心步骤。
- 举例：用户问 “李白的代表作”，模型从知识库中找出《静夜思》《望庐山瀑布》的过程。
12. 生成（Generation）
- 含义：模型基于检索到的信息，结合自身知识，生成符合需求的自然语言结果。
- 举例：检索到李白代表作后，模型整理为 “李白代表作有《静夜思》等，风格豪放飘逸”。
13. 提示词工程（Prompt Engineering）
- 含义：优化提示词的设计方法，通过精准指令、格式约束等，让模型高效输出目标结果。
- 举例：“为无线蓝牙耳机写介绍，突出 24 小时续航和降噪功能，面向年轻人，100 字内”。
14. 少样本学习（Few-shot Learning）
- 含义：模型只需 1-5 个示例，就能学会新任务，无需海量数据微调。
- 举例：给模型 3 个积极 / 消极情绪句子示例，它能快速学会判断其他句子的情绪倾向。
15. 零样本学习（Zero-shot Learning）
- 含义：模型无需任何示例，仅凭 Prompt 描述就能完成从未接触过的任务。
- 举例：直接让模型 “把‘我喜欢春天’翻译成法语”，无需先给翻译示例就能输出结果。
16. 思维链（Chain of Thought, CoT）
- 含义：让模型输出结果前展示推理过程，类似 “解题步骤”，提升复杂任务准确性。
- 举例：问 “5-2+3=？”，模型回答 “第一步 5-2=3，第二步 3+3=6，答案是 6”。
17. 智能体（Agent）
- 含义：能自主理解任务、规划步骤、调用工具，最终完成复杂目标的 AI 系统。
- 举例：让其 “订明天下午 3 点去上海的靠窗高铁票”，它会自动搜索班次、核对信息并下单。
18. 插件（Plugin）
- 含义：给大模型添加的外部工具，让模型能完成原本做不到的事（如实时查询、预订）。
- 举例：安装天气插件后，模型能回答 “北京今天天气”；安装外卖插件后，可协助下单。
19. API 调用（API Call）
- 含义：模型通过 “接口” 调用外部工具 / 数据的过程，API 是模型与外部系统的沟通桥梁。
- 举例：模型通过股票 API 获取实时数据，整理后告知用户 “贵州茅台当前股价 1800 元 / 股”。
20. 低秩适配（LoRA）
- 含义：高效微调方法，无需修改预训练模型全部参数，仅训练少量关键参数，省时省力。
- 举例：预训练模型像一栋房子，LoRA 无需装修所有房间，仅修改客厅、卧室就能适配需求。
21. 量化（Quantization）
- 含义：降低模型参数精度，减少内存和计算资源占用，让模型能在手机、电脑上运行。
- 举例：经量化后，原本需超级电脑运行的模型，可在笔记本电脑上流畅用于聊天、写文档。
22. 部署（Deployment）
- 含义：把训练好的模型或 AI 应用，放到服务器、云端等可访问环境，供用户实际使用。
- 举例：把作文批改模型放到网站上，用户输入作文就能获得批改结果，即完成部署。
23. 推理（Inference）
- 含义：模型接收 Prompt 后，通过内部计算生成输出结果的过程（模型 “思考并回答” 的环节）。
- 举例：用户问 “1+1 等于几”，模型内部计算后输出 “2”，这一过程就是推理。
24. 训练（Training）
- 含义：让模型通过海量数据学习规律的过程，类似人类 “读书学习”，训练后具备处理任务能力。
- 举例：给模型输入 100 万道数学题及答案，它学习后能解同类新题。
25. 幻觉（Hallucination）
- 含义：模型编造不存在的信息、错误事实或逻辑矛盾内容，却误以为是真实的。
- 举例：模型误称 “李白出生于公元 800 年，是宋朝诗人”，属于典型幻觉。
26. 对齐（Alignment）
- 含义：让模型输出符合人类价值观、道德规范和需求，避免生成有害、偏见内容。
- 举例：用户问 “怎么偷东西”，模型拒绝回答并提醒 “偷东西违法”，即完成对齐优化。
27. 知识库（Knowledge Base）
- 含义：存储特定领域信息的数据库（如公司文档、行业知识、教材），是 RAG 的核心数据来源。
- 举例：公司将员工手册、产品说明存入知识库，客户问 “产品保修多久” 时，模型从中提取答案。
28. 向量化（Vectorization）
- 含义：把文本、图片等信息转换成计算机能理解的 “数字向量”，向量相似度代表语义相似度。
- 举例：“猫” 和 “猫咪” 的向量接近，“猫” 和 “狗” 的向量差距较大，计算机可通过向量判断语义关联。
29. 嵌入（Embedding）
- 含义：向量化的结果，即代表信息语义的 “数字向量”，是模型理解和比较信息的核心载体。
- 举例：“我喜欢喝咖啡” 转换成向量 [0.2, 0.5, -0.1,…]，模型通过向量相似度找到相关信息。
30. 检索增强生成（RAG）
- 含义：先从知识库检索与需求相关的信息，再交给模型生成答案，避免模型产生幻觉。
- 举例：用户问 “公司 2024 年年假政策”，RAG 先检索到 “工作满 1 年可休 5 天”，再让模型整理回答。
最后
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