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术语词库
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Chain-of-Thought（思维链）
Chain-of-Thought思维链CoTchain-of-thought让LLM在回答前先展示逐步推理过程的提示技术。通过"让我一步步思考"引导模型输出中间推理步骤，显著提升复杂推理任务的准确率。Wei et al. 2022年提出。
→ReAct（推理+行动框架）
ReActreact agentReAct框架Reasoning and Acting让LLM交替进行推理（Reasoning）和行动（Acting）的Agent执行框架。核心循环：Thought→Action→Observation→Thought...，直到任务完成。Yao et al. 2022年提出，ICLR 2023发表。
→Agent（智能体）
Agent智能体AI Agentagent一种让LLM自主决策和行动的架构模式，核心公式：Agent = LLM + 工具 + 记忆 + 规划。与Chatbot（一问一答）和Copilot（辅助人类）不同，Agent能自主分解任务、选择工具、执行并纠错。
→Reranking（重排序）
Reranking重排序rerankingRe-ranking对初次检索结果进行二次排序的技术，用更精细的模型重新评估query与每个候选文档的相关性。弥补向量检索"语义近≠问题相关"的缺陷，是RAG检索质量优化的关键环节。
→向量数据库（Vector Database）
向量数据库Vector Databasevector database向量存储专门存储和检索高维向量的数据库系统，支持通过余弦相似度等度量快速找到最相似的向量。是RAG流程中存储文档Embedding、执行语义检索的基础设施。
→Chunk / Chunking（文本分块）
ChunkChunking文本分块分块将长文本按策略切分为短片段的过程，是RAG流程的地基。常见策略包括固定长度切分、按段落/标题切分、重叠窗口切分。切分质量直接决定检索质量——切太大噪声多，切太小丢上下文。
→Constrained Decoding（受限解码）
Constrained Decoding受限解码constrained decoding约束解码在文本生成过程中实时约束模型输出必须符合指定语法规则（如JSON Schema）的推理技术。通过在每一步解码时屏蔽不合法的token，从根本上保证输出格式正确，是Structured Outputs的底层实现机制。
→Structured Outputs（结构化输出）
Structured Outputsstructured outputs结构化输出Structured OutputOpenAI 2024年8月推出的API特性，通过受限解码（Constrained Decoding）保证模型输出100%符合指定的JSON Schema。在Function Calling中设置strict: true即可启用，将输出验证从应用层下沉到推理层。
→ChatGPT Plugins
ChatGPT PluginsChatGPT 插件chatgpt pluginsChatGPT PluginOpenAI 2023年3月推出的审核制插件系统，允许ChatGPT访问第三方API获取实时信息和执行操作。因审核瓶颈和生态碎片化问题，被Function Calling + GPTs取代，2024年4月正式关停。
→JSON-RPC 2.0
JSON-RPCJSON-RPC 2.0jsonrpcJSON RPC极简的远程过程调用协议，使用 JSON 作为数据格式。每条消息包含 jsonrpc 版本号、id、method 和 params 四个字段。MCP 底层通信使用 JSON-RPC 2.0，通过 tools/list 和 tools/call 等方法实现工具发现和调用。
→JSON Schema
JSON Schemajson schemaJSON schemaJSONSchema描述 JSON 数据结构的声明式规范语言，定义对象的字段类型、格式、必填项、枚举值等约束。在 Function Calling 中用于声明工具的参数结构，是模型理解「该传什么参数」的依据。
→MCP（Model Context Protocol）
MCPModel Context Protocol模型上下文协议mcpAnthropic 2024 年 11 月发布的开放标准协议，定义 AI 模型如何发现和调用外部工具。三层架构：Host（AI 应用）→ Client（协议层）→ Server（工具服务器）。底层使用 JSON-RPC 2.0，解决 Function Calling M×N 适配问题，让任意兼容模型对接任意工具服务器。
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