AI术语听不懂？快来收藏这份3分钟速成指南！

第一次参加AI项目组的会议，你可能会有这样的感受：大家信心满满地讨论着——“我们先优化一下RAG系统的延迟，然后调整角色设计，顺便做个A/B测试来观察效果。”而你却在角落里，内心独白：

别着急，这些所谓的“AI黑话”，其实就是业内人士常用的专业术语。听起来复杂，但实际上拆解开来就很通俗。例如，prompt（提示词）可以理解为“与AI对话的咒语”，而hallucination（幻觉）则是指“AI在认真胡说”。

这篇《AI黑话扫盲指南》将以最简单的方式，帮助你快速理解那些在需求会上经常出现的术语，让你在下次参加产品需求会议时能够立刻明白。

更多术语科普：

2025年流行的RAG技术是什么？全面解析其原理与应用！
前言 最近，RAG这个词在网络上异常火爆，尤其是在一些AI领域的小伙伴中，各种文章、视频教程层出不穷，但大家的看法却各不相同。接下来，我将从一名AI产品经理的角度，带你全面了解RAG的定义、历史背景、实际应用场景、工作原理以及具体应用。

Chatbot：聊天机器人，最常见的AI应用，类似于智能客服。另外，还有一个相关词汇是Chat Feed，它指的是对话和内容像社交媒体朋友圈一样一条条向下滚动的流。在用户界面（UI）中，通常指的是与AI交互的对话页面。

基础大模型（Foundation Model）：又称基模，例如GPT、Claude，是AI的“基石”。另一个与模型相关的术语是LLM（Large Language Model），特指专注于自然语言处理（NLP）的大型模型，这些模型通常基于Transformer架构，通过海量文本数据的训练来获得语言理解和生成能力。举例来说，生成式模型如GPT-3.5和Llama 2擅长于文本创作和对话，而理解式模型如BERT和RoBERTa则在情感分析和实体识别方面表现出色。

人设（Persona）：AI的人设设定决定了它的表达方式和交流边界。例如，“温柔的心理咨询师”、“口才出众的高中英语老师”或“魅力四射的酷炫产品设计师”。此外，市场上的AI类乙游本质上也是为虚拟角色赋予人设，包括人物性格、性别、背景故事、说话语气等，同时还设定回答的边界，从而确保角色所说的话符合其时代背景与人设特征。例如，一个生活在古代背景的角色不应该说出“Are you OK？”这样的现代用语。

幻觉（Hallucination）：指的是AI在自信地输出一些看似合理但实际上毫无根据的内容，类似于人类凭空想象出的“虚构记忆”。例如，当你要求AI撰写一篇关于“新型环保材料XXX”的文章时，如果它没有足够的真实数据支持，可能会虚构该材料的研发机构（如“某大学环境学院2024年研发”）及其性能参数（如“可降解率达99%”）。这些信息看似可信，实际上却是AI凭空创造的。为了提高应用效果，可以通过“数据约束、过程干预和结果验证”这三个方向来确保AI输出的信息更为真实，从而避免无依据的编造。

添加知识库并让AI仅回答知识库内容也是一个减少幻觉的方法

1. RAG：全名为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。它的工作原理是，AI首先从知识库中检索资料，然后结合大模型进行回答。
2. Prompt：常用AI生图的小伙伴一定熟悉这个术语，它就是提示词，也常被称为小某书中的“咒语”。这个指令的表达方式直接影响AI的回复。
3. Query：查询请求。例如，当你在数据库或搜索引擎中输入一条信息时，AI内部也会将你的输入转化为一个query。
4. Embedding：向量化表示，指的是将文字转换为数字向量，这一过程通常用于语义检索和推荐系统。

Context Window：上下文窗口，指的是AI能记住的“对话长度”。一旦超出这个窗口，AI就会遗忘之前的内容。这有点类似于人与人之间的交流，比如说：“上周五你提到的搬家事情，进展得怎么样了？”在这种情况下，你需要提起一个具体的片段来唤醒对方的记忆，才能继续进行对话。如果你直接问：“你那件事处理得怎么样了？”对方可能会感到困惑，反问：“啊？哪件事？”

编排（Orchestration）：指的是通过系统化的方式协调多个AI组件（例如模型、工具、数据管道），以完成复杂任务的过程。这不仅涉及技术层面的流程管理，更是实现从“单一功能”到“端到端智能”的关键纽带。

思维链（Chain of Thought）：展示了模型的思考过程。思维链的概念最初是由谷歌大脑的高级研究员Jason Wei在2022年1月发表的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中提出的。而首次将思维链作为技术亮点进行展示的是OpenAI在2024年9月发布的o1模型。DeepSeek则在2025年春节期间，其R1模型首次完整展示了大模型在执行推理时的思维链过程，成为思维链技术发展中的一个重要里程碑。

Agent：一种更加自主的AI角色，它不仅可以进行对话，还能调用工具和执行任务，而不局限于聊天。例如，一个医疗类Agent，除了能够像医生一样与用户交流外，还可以利用工具和API接口对B超、化验单等报告进行解读。其本质是利用第三方工具将B超或报告内容的提示词进行结构化处理。

护栏（guardrail）：类似于茶馆里那块“莫谈国事”的牌子，为AI的行为设定了“不可触碰的边界”。这包括防止AI生成违法、暴力或歧视性的内容，或避免AI做出超出其功能范围的危险决策（例如，擅自提供医疗诊断或金融投资建议等）。本质上，护栏为AI的运行添加了一层安全约束，以确保其输出和行为符合规则、伦理以及安全要求。

PE效果（Prompt Engineering）：指的是优化提示词，以使AI的回答更加可靠。例如，如果你希望AI撰写一篇“给小学生的太空科普”，直接说“写太空科普”可能会导致AI生成充满公式的专业内容；然而，如果你添加“适合10岁孩子、用动画片角色举例、不超过500字”的具体要求，这些“好指令”（即提示工程优化）将使AI能够准确地输出符合要求的内容，而不会偏离主题。

微调（Fine-tuning）：相当于为AI进行定制化的特训，核心在于让通用AI变得更加“懂行”，从“会做事”转变为“擅长做事”。垂直领域的Agent特别依赖微调的效果。如果没有微调，AI在写科幻时可能情节陈旧且逻辑漏洞较多；而经过科幻数据的微调后，它能够精确把握科幻设定，创作出符合主题的剧情。同样地，利用医学数据进行微调后，它能更准确地理解病例并辅助分析医学问题。

推理（Inference）：指的是AI的“思考输出”阶段，核心在于经过训练的AI模型运用已学知识来“解决实际问题、给出答案”的过程。例如，在学习阶段（AI训练），AI就像学生在课堂上听讲和做练习，将知识储存在脑海中；而在考试阶段（AI推理），学生在看到题目时运用所学知识进行分析和计算，最终写出答案。

时延（Latency）：也称为延迟，指的是AI系统处理一个请求所需的时间。当AI需要生成较长内容，尤其在进行深度思考时，时延往往会较长。这时，用户界面需要采用一些加载效果或思维链，以减轻用户等待时的焦虑感。

MVP（Minimum Viable Product）：最小可行产品，指的是仅保留核心功能以进行市场验证，从而试探市场反应。

冷启动（Cold start）：指的是AI刚刚开始运行时，由于缺乏数据和经验，无法顺利开展工作的状态。这就像一家新开业的餐厅，尚未积累任何顾客的口味数据（对应于AI缺乏专属训练数据），因此不知道应该主推哪些菜品（AI无法准确输出）。例如，在开发一个新的AI推荐系统的初期，如果没有用户的浏览和购买记录，就无法向用户推荐他们可能喜欢的商品，只能随机推荐一些热门商品。

Session：指的是你与AI之间的一次完整互动过程，就像与人聊天时，从开始打招呼到结束对话的整个交流。这一过程可以视为AI记录你“这一轮”所有互动的“临时档案”，在此期间，AI会记住你们之前讨论过的内容（例如，如果你曾提到“喜欢红色”，那么在后续的对话中，AI可能会用到这个信息）。直到你关闭窗口或退出程序，这个“临时档案”才会结束或重置。

对话轮（Turn）：通俗来说，就是“你与AI之间的一次‘一问一答’的交互单元”，它是构成“会话（Session）”的最小单位。如同聊天时你说一句话，对方回应一句，这样的一来一回就是两个对话轮。

例如，你说：“推荐一部新的动作电影。”——这是用户轮（User Turn），即用户发起的一次交互。AI回复：“推荐《碟中谍8》，阿汤哥的碟中谍系列收官之作。”——这是AI轮（AI Turn），即AI针对用户输入的一次回复。

接着你问：“它的评分高吗？”——这是新的用户轮。AI回复：“豆瓣评分7.7分，口碑还不错。”——这是新的AI轮。简单来说，一次对话轮就是“一方说话、一方回应”中的单个“发言动作”，多个对话轮连接在一起，就形成了一次完整的对话会话（Session）。

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