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🧭 导航 · 🏠 首页 · 参考资料 · 相关:01 模型与提示词 · 04 检索与 RAG
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学习中可能遇到的名词解释。不要求一次全懂——遇到不熟的词回来查就行。
| 术语 |
解释 |
| LLM |
Large Language Model,大语言模型。能够理解和生成自然语言的大型神经网络。 |
| Prompt |
提示词,输入给 LLM 的文本。 |
| Token |
模型处理的最小语义单位。中文约 1 字符 = 12 token,英文约 1 单词 = 12 token。 |
| Context Window |
上下文窗口,单次调用能处理的最大 token 数。 |
| Embedding |
嵌入,把文本映射为一个高维向量,便于相似度计算。 |
| Vector Store |
向量库,专门存储和检索向量的数据库(Chroma、FAISS、Qdrant 等)。 |
| 术语 |
解释 |
| Runnable |
LangChain 中所有可执行组件的统一接口(invoke / stream / batch)。 |
| LCEL |
LangChain Expression Language,用 | 管道符组合 Runnable 的语法。 |
| ChatModel |
接收消息列表、返回 AI 消息的模型(如 ChatOpenAI)。 |
| LLM(与 LangChain 概念) |
LangChain 中"接收字符串、返回字符串"的早期接口,新版推荐用 ChatModel。 |
| PromptTemplate |
提示词模板,把可变部分参数化。 |
| ChatPromptTemplate |
由多条消息(system / human / ai)组成的模板。 |
| OutputParser |
把模型输出解析为字符串、Pydantic 对象、字典等的组件。 |
| StrOutputParser |
最简单的 OutputParser,提取消息的 content。 |
| PydanticOutputParser |
让模型按 Pydantic schema 返回结构化结果。 |
| Chain |
链,把多个 Runnable 串起来组合成一个更大的 Runnable。 |
| Memory |
记忆,把多轮对话的历史消息维护下来,注入到下一轮提示词中。 |
| Retriever |
检索器,给定查询返回相关文档。 |
| RAG |
Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成。先检索再让 LLM 基于检索结果回答。 |
| Agent |
代理,让 LLM 自主决定调用哪些工具、按什么顺序完成任务的机制。 |
| Tool |
工具,Agent 可以调用的函数。 |
| Tool Calling |
工具调用,模型原生支持"输出结构化函数调用参数"的能力。 |
| AgentExecutor |
Agent 的执行器,负责驱动"思考→行动→观察"循环。 |
| LangServe |
把 LangChain Runnable 暴露为 HTTP API 的库。 |
| LangSmith |
LangChain 官方的可观测与调试平台。 |
| LangGraph |
LangChain 1.x 推荐的状态化多步骤应用框架。 |
| 术语 |
解释 |
| Chunk |
文档切分后的一个块。 |
| Chunk Size |
每个块的目标大小(按字符或 token 计)。 |
| Chunk Overlap |
相邻块之间重叠的部分,避免切分时切断语义。 |
| Top-k |
检索时返回最相关的前 k 个块。 |
| Similarity Search |
相似度检索,按向量距离找最近的块。 |
| MMR |
Maximal Marginal Relevance,相关性与多样性的折中检索。 |
| Re-ranking |
重排序,对初检结果用更精细的模型再排一次。 |
| Hybrid Search |
混合检索,向量检索 + 关键词检索结合。 |
| Hypothetical Questions |
假设性问题索引,给每个块预生成几个"可能被问到的问题",用问题做检索。 |
| 术语 |
解释 |
| ReAct |
Reason + Act,一种"推理—行动"交替的 Agent 范式。 |
| Function Calling |
见上"Tool Calling"。 |
| Max Iterations |
Agent 最大循环步数,防止无限循环。 |
| Agent Scratchpad |
Agent 的"草稿纸",把中间步骤累积给模型看。 |
| Multi-Agent |
多 Agent 协作,每个 Agent 负责子任务。 |
| Human-in-the-Loop |
人在回路,关键决策前先让人审核。 |
| 术语 |
解释 |
| Async |
异步,并发执行多个 I/O 密集型任务。 |
| Streaming |
流式输出,逐字返回模型生成的内容(stream())。 |
| Batch |
批量调用,并行处理多个输入。 |
| Rate Limit |
速率限制,API 对单位时间内的调用次数 / token 数限制。 |
| Retry |
重试,失败后自动重新调用。 |
| Backoff |
退避,重试时逐步拉长间隔。 |
| Cache |
缓存,相同输入直接返回历史结果,省 token 省时间。 |
| Tracing |
追踪,把嵌套调用的输入/输出/耗时/费用记录下来(LangSmith)。 |
| CORS |
跨域资源共享,浏览器安全策略。 |
| Health Check |
健康检查,部署平台用来判断服务是否存活。 |
| CI / CD |
持续集成 / 持续部署。 |
| Semantic Versioning |
语义化版本号(MAJOR.MINOR.PATCH)。 |
| Conventional Commits |
约定式提交,提交信息遵循 type(scope): subject 格式。 |