😊 概念分类
为了帮助大家更好地理解这些与AI大模型相关的高频词汇，我们可以将它们分为两大类：大模型技术优化相关概念和AI领域的通用概念。下面是对这两个类别中关键术语的简要介绍。
😉 大模型技术优化相关概念
人对话=大模型提示词
人学习资料=大模型RAG
人好好学习=大模型Fine-tuning
人查工具=大模型Function Calling
人综合能力=大模型Agent
大模型知识库RAG（检索增强生成）=超级图书管理员+作家组合，先帮你从海量资料里精准找信息，再现场写篇定制版回答。结合了检索和生成的技术方案，为模型提供超出其原始训练数据范围的新知识。使得模型能够访问最新的或特定领域的信息，从而生成更加准确、相关的内容。
Prompt Engineering（提示工程）
提示工程是最直接与大语言模型互动的方式之一。通过精心设计的提示，可以有效激发模型内部规则，引导它产生更高质量的回答。这种方式不需要改变模型本身，而是利用现有的模型能力来提高任务执行效率。
Fine-Tuning（微调）
微调是指使用特定领域的小型数据集对预训练好的大模型进行进一步训练的过程。目的是让模型适应特定应用场景的需求，提升其在该领域的表现。
Function Calling（函数调用）
函数调用机制允许模型根据需要调用外部工具或服务，以扩展其功能。例如，在回答数学问题时，模型可能会调用一个计算函数来得出答案。
Agent（智能体）
智能体基于大模型的推理结果，结合工具触发下一步行为和交互。它可以被视为一个能够自主感知环境、做出决策并执行任务的实体，如智能家居中的机器人管家。
😎 AI领域的通用概念
向量数据库
向量数据库专门用于存储和查询经过向量化处理的数据，如文本、图像等。它们在机器学习领域特别有用，因为可以高效地处理高维数据，并支持快速相似性搜索。
知识图谱
知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它以图的形式展示实体及其之间的关系。这对于揭示复杂联系、支持高级分析任务非常重要。
AGI（通用人工智能）
AGI代表了AI发展的终极目标——创建一种能够在多个领域展现出类似人类智能水平的系统。尽管目前仍处于理论研究阶段，但它象征着AI技术的长远愿景。
🤔 总结
以上就是对一些常见AI术语的简单分类及解释。希望这样的划分可以帮助你更容易地区分和理解这些概念。无论是专注于优化现有大模型性能的技术，还是支撑整个AI生态系统的基础组件，每个术语都在推动AI技术不断前进的过程中扮演着不可或缺的角色。