摘要：大语言模型（LLM）AI应用的核心技术，能通过自然语言处理复杂任务。ChatGPT、Claude等工具均基于此技术，如同“会思考的搜索引擎”。

人工智能正在重塑商业世界，但创业者常被专业术语困扰。本文将用最直白的语言，拆解30个高频AI概念，助你快速抓住技术本质，把握商业先机。

1. 大语言模型（LLM）
AI应用的核心技术，能通过自然语言处理复杂任务。ChatGPT、Claude等工具均基于此技术，如同“会思考的搜索引擎”。

2. 提示词（Prompt）
你向AI发出的指令。与传统软件不同，同一任务可用千百种方式提问，例如“总结报告”可表述为“用3句话提炼核心结论”或“列出5个关键数据”。

3. 上下文窗口（Context Window）
AI单次处理文本的最大容量。当前主流模型约支持10万字（一本书长度），而谷歌Gemini 1.5 Pro已突破百万字。

4. 推理（Inference）
AI生成文本的过程。如同手机输入法的“联想功能”，AI逐字生成回答，每生成一个词需计算一次，导致长回复成本较高。

5. 参数（Parameter）
决定AI输出的“内部公式”。小型模型含10亿参数，顶级模型达千亿级。参数越多越智能，但计算成本也越高。

6. 提示词工程（Prompt Engineering）
优化指令让AI更精准。五大技巧：

7. 检索增强生成（RAG）
让AI基于专属知识库作答。例如，接入企业数据库后，AI能准确回答“去年华东区销售额”。流程包括：知识分块→向量化存储→语义匹配（图：RAG工作流程图）。

8. 语义搜索（Semantic Search）
按含义而非关键词检索。将“如何提升客户留存率”自动关联到“会员体系优化方案”，依赖文本向量化技术。

9. 向量数据库（Vector DB）
存储文本片段的“数字地图”。每个片段转化为数百维向量，相似内容位置接近，实现毫秒级精准匹配。

11. 护栏（Guardrails）
AI的“交通规则系统”。可设置：禁止生成医疗建议、强制标注信息来源、限制回复长度等（图：护栏系统流程图）。

12. 幻觉（Hallucination）
AI虚构事实。对策：

13. 微调（Fine-tuning）
用行业数据训练专属模型。例如用法律文书微调的模型，合同审核准确率提升40%。

14. 蒸馏（Distillation）
大模型训练小模型。如GPT-4o训练出的GPT-4o-mini，成本降低70%，性能保留90%。

15. 强化学习（RLHF）
通过反馈优化AI。ChatGPT的“友好无害”特性正源于此：人类标注员给回答打分，AI持续学习偏好。

16. AI代理（Agent）
能调用工具的智能系统。例如自动分析邮件附件→提取数据→生成财报，全程无需人工干预。

17. 测试时计算（Test-time Compute）
AI思考越久，答案越优质。新一代“推理模型”会生成内部思考过程，像人类一样推演数学题。

18. 训练成本（Train-time Compute）
打造顶级模型的三大要素：数据量（约20亿本书）、算力（超算集群）、模型规模（千亿参数），缺一不可。

从提示词优化到RAG应用，创业者无需精通技术，但需理解底层逻辑。正如OpenAI实验显示：1.3B参数的微调模型，表现可超越175B参数的原始模型——关键在于如何用好现有技术。

来源：高效码农