职场人必掌握✅12个核心AI术语
日常工作里，AI相关词汇越来越多。
开会聊天频繁听到LLM、RAG、Agent，听不懂真的容易跟不上节奏。
收藏这份12个必备AI专业名词图解，都是实际工作中高频出现的术语。
▪️Generative AI生成式AI
能够产出全新内容，文字、图片、代码都可以，区别于传统仅分析已有数据的人工智能。把AI从数据分析升级到内容创作。
▪️LLM大语言模型
ChatGPT、Claude这类工具背后的基底模型。用海量文本完成训练，也是当前对话AI的底层引擎。
▪️Prompt Engineering提示词工程
撰写精准指令的技巧。不用改动模型本身，依靠优化提示语句，直接提升AI回答品质。
▪️Context Engineering上下文工程
给到AI背景资料、文件案例，帮助它读懂你的任务。让AI贴合你的业务场景，而不是依靠通用知识库作答。
▪️Hallucination幻觉
AI十分笃定地输出事实错误的内容。这也是为什么AI给出的结果，我们一定要复核校验。
▪️AI Agent智能体
可以自主执行操作，浏览网页、检索、运行步骤。AI不再只是被动回答，进化成主动助理。
▪️Agentic AI智能体系统
可以独立完成复杂多步骤任务，极少人工介入。能够调用各类工具，实现工作流全自动运行。
▪️RAG检索增强生成
回答前读取你上传的专属文档，不再局限于训练时学到的知识。弥补模型知识库短板，降低幻觉现象。
▪️Embeddings嵌入
AI将文本转换成数字向量。依靠数值对比，判断语句之间的相似度，实现语义检索。
▪️Vector Database向量数据库
专门用来高速存储、检索向量数据。现代AI应用的专属记忆仓库。
▪️Guardrails安全护栏
给AI设置规则边界，规避违规、偏见、跑题回答。保障输出安全合规，输出稳定可靠。
▪️Evals效果评估
针对AI返回结果做标准化测试。把全凭感觉的质量把控，转变为客观量化指标。
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