AI 术语一查就懂

Agent（智能体）是能自主感知环境、规划任务、调用工具并执行行动的 AI 系统。它超越了简单对话，能完成多步骤的复杂任务。

Embedding 是将文本、图片等数据转换为向量（数字数组）的技术，使计算机能计算语义相似度。是 RAG、语义搜索、推荐系统的核心技术。

Fine-tuning（微调）指在预训练大模型基础上，用领域特定数据进一步训练，让模型适配特定任务或风格。与 Prompt Engineering、RAG 并列为让 LLM 学会领域知识的三种方式。本文拆解微调的原理、三类方法、与 RAG/Prompt 的对比、适用场景与踩坑要点。

Hallucination（幻觉）指大语言模型生成看似合理但与事实不符的内容。这是 LLM 最棘手的缺陷，根源在于模型的概率生成机制。本文拆解幻觉的成因、四类典型表现、检测方法与缓解策略，帮你识别和应对 AI 的「一本正经地胡说八道」。

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的开放协议，让 AI 模型能够安全地访问外部数据源和工具。类似于 AI 世界的 USB-C 接口，统一了 LLM 与外部资源的连接方式。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种让 AI 基于外部知识库回答问题的技术，解决了大模型知识过时和幻觉问题。是企业落地 AI 最常用的架构。

Token 是大模型处理文本的最小单位，也是 API 计费的基础。1 个 Token 约等于 0.75 个英文单词或 0.5 个中文字。理解 Token 对控制成本至关重要。