本参考库定位
帮助普通人看懂 AI 产品和 AI 工程。
核心词（节选）
全部词条
20 个词条，读得完。
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工作流
把一串步骤固定下来自动跑。每天 8 点抓新闻 → 让 AI 总结 → 发到微信群 —— 就是一个工作流。
Prompt
你丢给 AI 的那段话。同样一个 AI，不同人写的 prompt 差 10 倍效果。
系统提示词
放在对话最前面、用户看不到的那段“设定”。定 AI 的角色、语气、能做什么不能做什么。
上下文
AI 这一刻“看得到”的全部信息：系统提示 + 你当前问的 + 之前聊过的 + 你塞给它的资料。
Token
AI 给文字打的“小票”。费用按 token 算、能装多少也按 token 算。中文 1 个字 ≈ 1-2 token。
上下文窗口
模型一次能“看”的最大 token 数。GPT-4o 是 128K，Claude 是 200K，Gemini 可达 2M。
Embedding
把文字/图片变成一串数字（向量）。相似意思的两段文字，它们的数字也挨得近。
向量数据库
专门存 embedding 向量、按语义相似度找东西的数据库。做 RAG 必备。
检索增强生成
AI 回答前“先查书再答”。给 AI 搜一下你的资料、把相关段落塞进去、它才不会瞎编。
Agent
会自己拆目标、调工具、一步步把事做完的 AI。不只是聊天 —— 是真去做事。
工具调用
AI 除了说话，还能“按按钮”：查数据库、发邮件、下单、搜网页，都是工具调用。
微调
在现成模型上用自己的数据再训练一下。让 AI 学会你的风格、术语、专属答题方式。
推理
模型“真正干活”的那一刻：接输入、吐输出。训练是学习，推理是考试。
幻觉
AI 一本正经地编假话。编不存在的函数名、编假论文、编假法条，还讲得头头是道。
流式输出
AI 一个字一个字地吐出来。ChatGPT 那种打字机效果 = 流式。体验好 10 倍。
多模态
AI 同时能处理文字、图片、音频、视频。GPT-4o / Gemini / Claude 现在都是多模态的。
AI 记忆
AI 跨多次对话还能“记得”你。ChatGPT 的记忆、Cursor 记得项目架构，都是这个。
Prompt 注入
用户偷偷塞一段话让 AI “忽略原来指令听我的”。AI 版的 SQL 注入。
Few-shot
给 AI 看 2-5 个范例再让它做事。效果比光讲规则好 10 倍。
思维链
让 AI 先写“推理过程”再给答案。一句“让我们一步步想”能让复杂题准确率翻倍。