AI黑话听不懂？收藏这份3分钟快速扫盲指南！

第一次进 AI 项目组开会，你可能会有这种体验：大家自信满满地聊着——“我们先优化下 RAG系统的延迟，再调人设，顺便做个 A/B test看看效果。”而你坐在角落里，内心 OS：

别慌，这些所谓的“AI 黑话”，其实就是业内人习惯的专业术语。听起来玄乎，其实拆开来都挺接地气。比如 prompt （提示词）就是“和 AI 说话的咒语”，hallucination（幻觉） 就是“AI 一本正经地胡说八道”。

这篇《AI 黑话扫盲指南》带你用最小白的方式，快速理解那些需求会上常被抛来抛去的术语，帮你在下次参加产品需求会时能够秒懂。

更多术语科普：

Chatbot：聊天机器人，最常见的 AI 应用，就像智能客服。还有个类似的词是 Chat Feed，即对话和内容像朋友圈那样一条条往下刷的流。在 UI 里通常指和 AI 的对话页面。

基础大模型（Foundation Model）：也叫基模，比如 GPT、Claude，是 AI 的“地基”。另一个跟模型相关的词是 LLM（Large Language Model）特指专注于自然语言处理（NLP）的大型模型，通常基于 Transformer 架构，通过千亿级文本数据训练获得语言理解和生成能力，比如生成式模型：GPT-3.5、Llama 2 擅长文本创作、对话；理解式模型：BERT、RoBERTa 擅长情感分析、实体识别。

人设（Persona）：AI 的人设设定，决定它怎么说话、边界在哪里。 比如“温柔的心理咨询师” 、“人美声甜的高中英语老师”、“人帅活好的站酷产品设计师”。另外市面上的 AI 类乙游，本质上也是给纸片人一个人设，包括人物性格、性别、身世、说话语气等等，再加上回答边界，让纸片人说出来的话是符合时代背景与他的人设的，例如不能让一个古代背景的角色问出 Are you OK 这种话。

创建智能体的人设输入界面

幻觉（Hallucination）：即 AI 一本正经地胡说八道，看似合理但其实编的，就像人凭想象 “虚构记忆” 一样，AI 会自信地给出没有事实依据的内容。Deepseek 曾经有个阶段的幻觉问题就非常严重。比如让 AI 写一篇关于 “新型环保材料 XXX” 的文章，若没有足够真实数据，AI 可能会虚构该材料的研发机构（如 “某大学环境学院 2024 年研发”）、性能参数（如 “可降解率达 99%”），这些信息看似合理，实则完全是 AI “凭空创造” 的。在应用层面，可以通过 “数据约束、过程干预、结果验证” 三大方向，让 AI 的输出更贴合真实信息，避免无依据编造。

添加知识库并让AI仅回答知识库内容也是一个减少幻觉的方法

1. RAG：全称 Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，AI 先去知识库翻资料，再结合大模型回答。
2. Prompt：常用 AI 生图的小伙伴肯定熟悉，就是提示词，小某书里常说的“咒语”，即给 AI 的指令，怎么说决定 AI 怎么回。
3. Query：查询请求。比如你问数据库一句话、搜索引擎一句话，AI 内部也会把你输入转成一个 query。
4. Embedding：向量化表示，即把文字转成数字向量，用于语义检索、推荐。

Context Window：上下文窗口，AI 能记住的“对话长度”。超出窗口就会遗忘。这个有点像人与人之间的对话，“上周五你说的要搬家那件事处理的怎么样了？”，你需要先提起一个片段唤醒对方记忆才能进行继续对话，否则没头没脑来一句“你那件事处理的怎么样了”，对方会很懵“啊？哪件事？”

编排（Orchestration）：指通过系统化协调多个 AI 组件（如模型、工具、数据管道）完成复杂任务的过程。它不仅是技术层的流程管理，更是实现从 “单一功能” 到 “端到端智能” 的关键桥梁。

思维链（Chain of Thought）：展示模型思考过程。思维链的概念由谷歌大脑的高级研究员 Jason Wei 在 2022 年 1 月发表的论文「Chain - of - Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」中提出。而首次将思维链作为核心技术亮点展示的是 OpenAI 在 2024 年 9 月发布的 o1 模型。DeepSeek 是在 2025 年春节时，其 R1 模型首次完整展示了大模型执行推理时的思维链过程，成为思维链技术发展中的一个重要里程碑。

豆包的思维链

Agent：更自主的 AI 角色，可以调用工具、执行任务，而不只是聊天。比如一个医疗类 Agent，它除了可以像医生一样跟你对话，还能调用工具和 API 接口进行 B 超、化验单等报告的解读，本质上是利用三方工具把 B 超或报告的内容的提示词结构化。

护栏（guardrail）：就像茶馆里头那块“莫谈国事”的牌子，为 AI 的行为划定 “不能碰的边界”—— 比如防止 AI 生成违法、暴力、歧视性的内容，或是避免 AI 做出超出其功能范围的危险决策（比如擅自给出医疗诊断、金融投资建议等），本质是给 AI 的运行加一层安全约束，确保其输出和行为符合规则、伦理和安全要求。

PE 效果（Prompt Engineering）：优化提示词，让 AI 回答更靠谱。比如你想让 AI 写一篇 “给小学生的太空科普”，直接说 “写太空科普”，AI 可能写出满是公式的专业内容；但加上 “适合 10 岁孩子、用动画片角色举例、不超过 500 字” 这些 “好指令”（也就是提示工程优化），AI 就能精准产出符合要求的内容，不会答非所问。

微调（Fine-tuning）：相当于给 AI 定制化特训，核心是让通用 AI 变得更 “懂行”，从“会做事”到“擅长做事”，垂类领域的 agent 就非常依赖微调效果。没微调的 AI 写科幻可能情节老套、逻辑漏洞多；经过科幻数据微调后，它能更精准地把握科幻设定、写出符合风格的剧情；同理，用医学数据微调后，它能更准确地理解病历、辅助分析医学问题。

推理（Inference）：AI 的“思考输出”环节，核心是指训练好的 AI 模型，用已学的知识去 “解决实际问题、给出答案” 的过程。比如学习阶段（AI 训练），学生平时听课、做练习，把知识记在脑子里。考试阶段（AI 推理），学生看到题目用平时学的知识分析、计算，最后写出答案。

时延（Latency）：也叫延迟。就是 AI 系统处理一个请求所花费的时间。在 AI 回答一些长内容时，尤其用到了深度思考，时延通常会比较长，这时候 UI 侧就需要做一些 loading 效果或者用思维链来减少用户等待的焦虑感。

MVP（Minimum Viable Product）：最小可行性版本，即仅保留核心功能来进行市场验证试试水。

冷启动（Cold start）：AI 刚上岗，因为没数据、没经验，没法顺利干活的状态，如何启动一个 AI 应用。就像一家刚开业的餐厅，没积累任何顾客口味数据（对应 AI 没专属训练数据），不知道该主推什么菜（AI 不知道如何精准输出）。比如开发一个新的 AI 推荐系统，初期没有用户的浏览、购买记录，就没法给用户推喜欢的商品，只能先随便推一些热门款。

Session：你和 AI 一次完整的互动过程，就像你和人聊天时，从开口打招呼到结束对话的这整段交流。Session 就是 AI 记录你 “这一轮” 所有互动的 “临时档案”，期间 AI 会记住你们之前聊过的内容（比如你之前说过 “喜欢红色”，后续对话中 AI 可能会用到这个信息），直到你关闭窗口、退出程序，这个 “临时档案” 才会结束或重置。

对话轮（Turn）： 通俗说就是 “你和 AI 之间一次‘一问一答’的交互单元”，是构成 “会话（Session）” 的最小单位，就像聊天时你说一句、对方答一句，这一来一 回就是两个对话轮。

你说：“推荐一部新的动作电影”—— 这是用户轮（User Turn），即用户发起的一次交互。AI 回复：“推荐《碟中谍8》，阿汤哥的碟中谍系列收官之作”—— 这是AI 轮（AI Turn），即 AI针对用户输入的一次回应。

你接着问：“它的评分高吗？”—— 这是新的用户轮。AI 回复：“豆瓣评分 7.7 分，口碑还不错”—— 这是新的AI轮。简单讲，一次对话轮就是 “一方说话、一方回应” 中的单个 “发言动作”，多次对话轮连起来，就构成了一次完整的对话会话（Session）。