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共 174 篇词条Augmented Generation (RAG)
Augmented Generation(增强生成)是人工智能领域的一种范式,指利用大语言模型将人类专家知识、领域数据与算法生成能力深度融合,从而在保持模型可控性的同时显著提升内容质量与专业度的技术路径。
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation 是一种融合检索增强生成技术的架构,通过外挂知识库检索实时信息并注入大模型上下文,有效解决大模型幻觉问题,实现事实性准确与生成能力的统一。
线程
Thread Local Storage
线程是操作系统调度的最小执行单元,作为进程内的并发控制流,通过共享进程资源与独占私有栈来平衡并发效率与内存开销。
即服务
Storage as a Service
即服务(Storage as a Service)是专为人工智能与大模型训练推理构建的弹性云存储架构,通过对象存储与分布式文件系统融合,提供高吞吐、低延迟的数据访问能力,解决海量非结构化数据管理难题。
Mean Squared Error (MSE)
均方误差(MSE)是衡量预测值与真实值之间差异的统计指标,通过计算误差平方的平均值来量化模型回归任务的精度,其核心机制在于利用平方运算放大异常值影响以优化参数估计。
表达式语言
Spring Expression Language
Spring Expression Language (EL) 是一种基于 Java 的轻量级表达式语言,专为简化 Web 应用中数据绑定与逻辑判断而设计,通过声明式语法实现对象属性访问、条件运算及类型转换。
驱动
Storage Driver
在人工智能与大模型领域,存储驱动是操作系统与底层存储硬件(如NVMe SSD、HBM)通信的关键软件接口,负责高效管理数据读写请求并优化I/O性能,为大模型训练与推理提供坚实的硬件支撑。
Natural Language Toolkit (NLTK)
Natural Language Toolkit (NLTK) 是基于 Python 构建的开源自然语言处理(NLP)核心库,提供从文本预处理到语义推理的全栈功能,是构建 NLP 应用与教学实验的基石。
Information Retrieval (RAG)
信息检索(Information Retrieval, IR)是人工智能与大模型领域的核心基础技术,旨在通过算法模型从海量数据中精准识别并返回与用户查询需求高度相关的信息资源。
基础设施 (VM)
在人工智能与大模型领域,基础设施指支撑大模型训练、推理及生态构建的底层算力网络、存储系统、调度平台与数据资源体系,是确保 AI 系统高效稳定运行的基石。
Container Storage Interface (CSI)
Container Storage Interface 是容器存储领域的标准化协议,旨在解决容器化应用对底层存储的访问难题,通过统一接口屏蔽异构存储差异,实现容器与存储的高效解耦。
Public Key Infrastructure (PKI)
PKI 是一套基于非对称加密技术的信任体系,通过数字证书、证书颁发机构及注册机构等组件,实现公钥的安全分发、验证与生命周期管理,保障网络通信的机密性、完整性与身份认证。
存储空间
Unusable Fragment Memory
在人工智能与大模型语境下,Unusable Fragment Memory 指因内存碎片化导致无法分配给大模型所需连续大内存块而形成的不可用空间,是制约模型加载与推理的关键瓶颈。
工具调用能力 (RL)
工具调用能力是大模型将自然语言意图转化为外部程序执行或 API 调用的核心机制,通过函数定义与参数解析实现智能体自主行动。
Cloud Storage (GCS)
Cloud Storage 是一种基于网络(通常为互联网)的远程数据存储模型,用户通过逻辑池访问由云服务商托管的物理服务器资源,实现数据的高可用性与弹性扩展。
检索器
Retriever
检索器(Retriever)是人工智能与大模型生态中的核心组件,负责从海量非结构化数据中精准定位并召回与查询意图高度相关的信息片段,作为大语言模型实现知识增强与事实检索的关键桥梁。
文档加载器
Document Loaders
文档加载器是面向大语言模型(LLM)的标准化接口组件,负责将非结构化文档(如PDF、Word、网页)解析为模型可理解的向量化或结构化数据流,是构建RAG系统的核心入口。
Average Precision (MAP)
Average Precision (AP) 是评估信息检索系统召回质量的核心指标,通过计算不同阈值下查准率与查全率曲线下的面积,量化模型在排序任务中的整体表现。
Inverse Reinforcement Learning (IRL)
Inverse Reinforcement Learning 是一种通过观察专家行为数据来推断潜在奖励函数的强化学习方法,旨在解决传统奖励函数难以定义或获取的复杂决策问题。
移动平均模型
MA Model
移动平均模型(moving average model; MA model )是2016年公布的管理科学技术名词。
Storage Interface (CSI)
Storage Interface 是云原生架构中容器与底层存储系统通信的标准化协议层,负责封装异构存储设备差异,实现容器应用对持久化数据的统一访问与高效管理。
平均分
Average Score
在人工智能与大模型领域,平均分指模型在多个评估任务或测试集上的综合得分均值,是量化模型整体性能与泛化能力的核心指标。
平均精度 (AP)
平均精度(mAP)是目标检测与图像分割任务中评估模型性能的核心指标,通过计算所有类别的均值平均精度来量化检测结果的精确度与召回率平衡表现。
文档处理
Document Processing Layer
文档处理层是数据库与大数据生态中负责非结构化数据(如文档、表格)的解析、存储、检索与管理的关键基础设施,旨在将传统办公文档转化为可计算、可分析的结构化资产。