文章名詞彙編
AI 名詞一詞一篇:定義、白話比喻、易混淆對照與實際用例,配酒Ann 的圖解。
Handoff 指一個角色做完任務後,把成果、脈絡與下一步需求交給下一個角色接手,是多角色協作能順暢運作的核心機制。
2026/8/28 酒Ann 方法論 約 3 分鐘
Gems 是 Google Gemini 讓你打造專屬 AI 智能體的功能,設定角色、知識與指令後,就能有一個量身訂做的專業助理。
2026/8/28 多模態與應用 約 3 分鐘
用特定領域的資料對預訓練模型做額外訓練,讓模型學會固定的語氣、格式或專業推理能力。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
Few-shot Prompting 指在提示詞裡放入幾個高品質範例,讓 AI 學會你要的格式與風格,生成更精準一致的結果。
2026/8/28 提示工程 約 3 分鐘
把金鑰寫死在程式碼裡,一旦上傳就會被掃描機器人在幾分鐘內盜刷;環境變數把秘密存在程式碼之外,才是安全做法。
2026/8/28 易混淆對照 約 4 分鐘
Domain Name 是伺服器容易記的人類名字,透過 DNS 系統翻譯成 IP 位址,讓使用者不需要記住一串難懂的數字。
2026/8/28 開發與網路 約 3 分鐘
Data Grounding 是 AI 透過工具調用連接資料庫或 API,取得企業核心業務的即時數據後再回答,避免亂猜。
2026/8/28 RAG 與知識庫 約 4 分鐘
Context Window 是 AI 模型在一次對話中能理解與處理的文字資料總量上限,包含輸入的內容與 AI 的回應。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
對話或問題發生的背景資訊,提供越完整的上下文,AI 就越能給出符合需求的回答。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
把長篇文本切成多個較小的片段並建立索引,讓 RAG 檢索時能更精準找到相關內容,是知識庫成效的關鍵基礎。
2026/8/28 RAG 與知識庫 約 4 分鐘
在提示詞裡要求 AI 先一步步思考再回答,讓推理過程展開來,能大幅提升邏輯與數學題的準確率。
2026/8/28 提示工程 約 4 分鐘
Chain 任務鏈是把大目標拆成一連串小任務,依序執行、層層交接,讓 AI 輸出更準確、一致且可控。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
BYOK 全名 Bring Your Own Key,指使用者用自己申請的 API Key 去呼叫第三方服務,費用直接算在自己帳號,不透過平台代付。
2026/8/28 開發與網路 約 3 分鐘
用一套標準化的測試集,評估並比較不同 AI 模型在特定能力上的表現,是各家模型互相比較的共同尺。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
n8n、Make、Latenode 都是無程式碼或低程式碼的自動化工作流平台,能把 AI、通訊軟體與資料庫串在一起自動運作。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
在 AI 回答問題前,先補充更多有用的資訊、工具或上下文,讓結果更準確、更完整、更有價值。
2026/8/28 多模態與應用 約 3 分鐘
API 是一種應用程式介面,讓不同軟體系統能透過既定規則互相溝通與交換資料,是串接自動化的基礎。
2026/8/28 開發與網路 約 4 分鐘
我把 AI 能看到的脈絡拆成三層:全域、專案、任務,三層一起到位,AI 才給得出精準的結果。
2026/8/28 酒Ann 方法論 約 4 分鐘
酒Ann 整理的九階段地圖,從人工智慧一路走到 AI 原生企業,說明技術如何從單次問答走向自動化組織。
2026/8/28 酒Ann 方法論 約 4 分鐘
A2A 全名 Agent2Agent,是一套讓不同 AI 代理人之間能互相溝通、交換任務與結果的標準協定,解決多代理人協作的互通問題。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
零樣本提示是不提供任何範例,直接下指令,讓模型靠既有知識完成任務。
2026/8/28 提示工程 約 4 分鐘
Workflow Evolution 是從單一指令走到完整 AI 系統的七個階段,每往上一階,能力與價值都跟著放大。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Workflow Design 工作流設計的核心,是把每一段任務分配給最適合的 AI 模型,而不是把流程圖畫得漂亮。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Underfitting 欠擬合是模型太簡單、學不到資料裡的真實模式,導致訓練資料和新資料上表現都很差的現象。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
Transformer 是以注意力機制為核心的深度學習架構,讓 AI 同時讀完整段話並判斷字與字之間的關聯,是現代大型語言模型的基石。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
AI 不是一個字一個字讀,而是把文字切成一串 Token 再處理,計價與長度上限也都以它為準。
2026/8/28 生成與推論 約 4 分鐘
TTS 文字轉語音把文字轉換成自然流暢、帶有情感的人聲語音,應用在有聲書、語音助理、教育學習與無障礙服務。
2026/8/28 多模態與應用 約 4 分鐘
把提示詞裡重要的元素固定下來,留空的地方換內容就能重複使用,讓輸出品質穩定。
2026/8/28 提示工程 約 4 分鐘
系統提示詞是 AI 的靈魂與憲法,全程有效、優先級最高;用戶提示詞是當下的任務指令,每次都會改變。
2026/8/28 易混淆對照 約 4 分鐘
Summarization 摘要是把長內容濃縮成核心重點,分成抽取式與生成式兩種,各有適合的情境與失真風險。
2026/8/28 生成與推論 約 4 分鐘
Sub-agent 子代理人是把大任務拆給多個獨立的代理人並行處理,再由主代理人整合與驗證結果。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
STT 是 Speech-to-Text 語音轉文字,把語音、錄音檔或會議音訊轉成可編輯的逐字稿,支援多語言與時間戳記。
2026/8/28 多模態與應用 約 4 分鐘
聊天視窗是對話的外殼,上下文記憶是 AI 此刻真正裝得下的內容量,兩者完全不同。
2026/8/28 易混淆對照 約 4 分鐘
Session 是你與 AI 在一段連續對話中的當前階段,善用轉場與分支策略,能讓脈絡不斷又不被污染。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
路由依照網址路徑、參數或條件,決定一個請求要交給哪一段程式或哪一條流程處理。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Reset Session 是在對話脈絡已經混亂時開一個新聊天室重來,比在原本的對話裡硬拉回正軌更快也更準。
2026/8/28 上下文與記憶 約 4 分鐘
在訓練時對模型加上限制或懲罰,逼它學到更簡單、更通用的規律,避免過擬合。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
紅隊測試是刻意扮演攻擊者,用各種手段誘導 AI 說出或做出不該做的事,在上線前先把破口找出來。
2026/8/28 模型與訓練 約 4 分鐘
ReAct 是讓模型交替進行推理與行動的框架,每做一次動作就看一次結果再決定下一步,是 Agent 的基本運作骨架。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Re-ranking 重排序是把初步檢索到的候選結果,用更聰明的模型再打分一次,把最相關的內容排到最前面。
2026/8/28 RAG 與知識庫 約 4 分鐘