AI生态更新极快，术语遍地开花：LLM、Agent、RAG、MCP、Token、Search……很多人被名词劝退。本文用最短句解释“是什么、有什么用”，按场景归类，覆盖2026高频概念，帮助你快速建立统一认知、选对方案、少走弯路。

一、基础概念（入门必备）

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• Token：模型处理与计费的最小文本单位，越多越贵。
• Prompt：给模型的输入指令；System Prompt为全局规则。
• Context Window：模型一次可读写的Token上限，即“记忆长度”。
• Temperature：输出随机性，越高越发散；Top‑p/Top‑k为采样策略。
• Stop序列：让模型在遇到指定标记时停止生成。
• Logprobs：模型对下一个词的置信分布，可做可解释性与评估。
• Streaming：流式输出，边生成边展示，降低感知延迟。
• Hallucination（幻觉）：一本正经“胡说八道”，事实性不足。
• Grounding（落地/锚定）：用真实数据支撑回答，降低幻觉。
• Search（联网搜索）：实时检索公开网页，常与RAG配合提升真实性。

二、模型与训练（能力从何而来）

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• LLM（大语言模型）：基于Transformer的大参数通用模型。
• SLM（小语言模型）：轻量成本低，适合边缘与本地部署。
• Transformer/自注意力：主流架构与核心机制，善于长序列建模。
• MoE（专家混合）：用路由选择部分“专家”参与计算，提效降本。
• Fine‑tuning（微调）：用任务数据继续训练，获得特定能力。
• LoRA / PEFT：参数高效微调方案，成本低、易复用。
• SFT：监督微调，学格式与指令遵循。
• RLHF：用人类偏好训练的强化学习对齐。
• DPO：直接偏好优化，替代RLHF的更简方案，稳定易训。
• Alignment（对齐）：让模型更符合人意与安全规范。

三、检索与知识（让回答有依据）

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• RAG：检索增强生成，先找文档再生成，显著提升事实性。
• Embedding（向量表示）：把文本变成向量以做相似度检索。
• Embedding模型：专用于生成向量的模型，常与RAG配套。
• 向量数据库：存放向量并做近邻搜索，如FAISS、Milvus等。
• Chunking（切片）：把长文拆段以提高检索与召回质量。
• Index（索引）：支持高效检索的数据结构与构建流程。
• Recall/Precision（召回/精确）：检索命中率与准确性权衡。

🛠️ 四、智能体与工具（让AI能“动手”）

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• Agent（智能体）：会“思考‑行动‑观察”的自治执行体。
• Tool Use / 函数调用：模型输出结构化参数，触发外部工具。
• Structured Output（结构化输出）：按JSON Schema约束模型返回。
• Memory（记忆）：保存会话或任务状态，做长期决策。
• Planner/Executor：规划‑执行角色分工，提升复杂任务成功率。
• Multi‑Agent（多智能体）：协作分工，适合复杂流程。
• MCP（Model Context Protocol）：开放协议，标准化连接数据与工具，统一“外部上下文与能力”的接入。
• Plugin/Connector（插件/连接器）：把具体系统能力暴露给Agent使用。

📊 五、推理与性能（快、稳、省）

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• CoT（链式思维）：显式推理步骤，提升复杂任务可解性。
• ReAct / ToT：推理+行动/树状探索，强化工具调用与搜索。
• Speculative Decoding（推测解码）：草拟模型加速，大模型校验提速。
• Batching：批量并发，提高吞吐、降低单位成本。
• KV Cache：缓存注意力键值，避免重复计算、支持长上下文。
• FlashAttention/PagedAttention：高效注意力实现，降显存提速度。
• Quantization（量化）：用低精度运行模型，节省资源；QLoRA量化微调。
• vLLM / SGLang：高吞吐推理引擎，面向生产部署。

⚠️ 六、安全与合规（必须重视）

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• Jailbreak（越狱）：诱导模型越权输出；需防护。
• Prompt Injection（提示注入）：恶意指令劫持；隔离上下文与工具权限。
• Data Leakage（数据泄露）：敏感信息外传；最小权限与脱敏策略。
• Guardrails（安全护栏）：规则/过滤/审计等组合防线。
• Content Filtering（内容过滤）：涉敏输出拦截与降级。
• Red Teaming（红队测试）：对抗式评估，持续发现弱点。

✅ 七、评测与指标（选型要看数）

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• Benchmark：通用或场景化测评，支持横向对比。
• MMLU / MT‑Bench：常用问答与对话评测集。
• Latency / Throughput / Cost：时延、吞吐与成本并重。

总结（✅ 行动建议）

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入门优先掌握基础概念与RAG；涉及自动化再引入Agent与工具调用，面向生产选择高吞吐推理引擎并做好安全防护。选型按场景：聊天与创作→LLM；知识问答与搜索→RAG+Search；自动流程→Agent+MCP+插件。💡建议收藏本清单，遇到新名词先按“是什么/有什么用/何时用”三步判断，避免被术语绑架。

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