AI 百科
大语言模型、API、Prompt、RAG、Agent、多模态等 12 个核心 AI 概念深度解析，每个词条附带相关技术标签。
A
AI Agent（智能体）
具有自主感知、决策和行动能力的 AI 系统。不同于简单的问答机器人，Agent 可以调用工具、执行多步任务、记忆上下文并与环境交互。算力小仓提供客服、财务、报价等多种行业 Agent。
API（应用程序接口）
两个软件系统之间通信的标准协议。算力小仓通过 RESTful API 提供标准化的 AI 能力调用接口，开发者只需几行代码即可集成 GPT-4o、Claude 等大模型能力。
D
大语言模型 (LLM)
基于 Transformer 架构在海量文本上训练的 AI 模型，参数量通常在数十亿到数万亿。代表模型包括 GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek 等。
E
Embedding（向量嵌入）
将文本、图片等非结构化数据转换为固定维度的数值向量。向量间的余弦相似度代表语义相关度，广泛应用于语义搜索、推荐系统和 RAG。
F
Fine-tuning（微调）
在预训练模型基础上用特定领域数据做增量训练。相比从头训练，微调成本低、速度快，能让模型更好地适配垂直场景。算力小仓支持主流模型的微调服务。
G
GEO（生成式引擎优化）
针对 AI 搜索引擎（ChatGPT Search、Perplexity、豆包等）的内容优化技术。关注结构化数据标记、权威引用、语义相关性和内容深度。
M
多模态 AI
能同时理解和生成文本、图像、音频、视频等多种类型数据的 AI 模型。GPT-4o、Gemini 2.0 等都具备多模态能力。
P
Prompt（提示词）
用户向 AI 模型发送的指令文本。高质量 Prompt 通常包含角色设定、任务描述、输出格式要求和示例（Few-shot）。Prompt Engineering 是 AI 应用开发的核心技能。
R
RAG（检索增强生成）
结合信息检索和 AI 生成的技术框架。先从知识库中检索相关信息，再将检索结果作为上下文让 AI 生成准确、可靠的回答。有效减少幻觉。
S
SLA（服务等级协议）
服务商对服务可用性的承诺协议。算力小仓 API 中转承诺 99.9% 可用性，即月度停机时间不超过 43.8 分钟。
Suno AI
AI 音乐生成领域的头部模型。用户输入音乐风格描述（Prompt）和标签，Suno 可生成包含人声和伴奏的完整歌曲。算力小仓提供 Suno API 中转服务。
T
Token（词元）
AI 模型处理文本的最小单位。中文约 1.5-2 个汉字=1 token，英文约 0.75 个单词=1 token。Token 数量直接影响 API 调用成本和模型上下文容量。
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