術語小百科
收錄了 AI Agent 設計與開發過程中常見的專業術語，幫助你快速理解並應用於實戰。
R
RAG
Retrieval-Augmented Generation檢索增強生成。一種讓 AI 在回答問題前，先去搜尋外部資料庫的技術，能大幅減少胡說八道 (Hallucination) 的情況。
F
Few-shot
Few-shot Prompting少樣本提示。在 Prompt 中提供 1 到 3 個範例，讓 AI 快速模仿你想要的格式或邏輯。
Z
Zero-shot
Zero-shot Prompting零樣本提示。不給任何範例，直接命令 AI 執行任務。通常用於簡單或通用的指令。
C
CoT
Chain of Thought思維鏈。引導 AI 把思考過程寫出來（如「請一步步思考」），能顯著提升邏輯推理的準確度。
T
ToT
Tree of Thought思維樹。CoT 的進階版，讓 AI 同時探索多種可能的解決路徑，並自我評估哪條路徑最好，適合解決需要戰略規劃的複雜問題。
T
Token
Tokenization詞元。AI 處理文字的基本單位。英文約 0.75 個單字為 1 token，中文約 0.5 到 1 個字為 1 token。
T
Temperature
Temperature Parameter溫度參數。控制 AI 回答的隨機性。0 代表最理性固定，1 代表最有創意但也最不可控。
P
Prompt
Prompt Engineering提示詞。你輸入給 AI 的指令。好的 Prompt 能讓 AI 變聰明，壞的 Prompt 會讓 AI 變笨。
C
Context Engineering
Context Engineering語境工程。比 Prompt Engineering 更宏觀的概念，專注於設計和優化模型接收的整體資訊環境（包含系統指令、知識庫結構、對話歷史管理），以確保長期任務的穩定性。
H
Hallucination
AI Hallucination幻覺。AI 一本正經地胡說八道，捏造不存在的事實或數據。
M
Multimodal
Multimodal AI多模態。指 AI 不只能看懂文字，還能同時理解圖片、聲音、影片等多種媒體格式。
C
Context
Context (Content)語境/上下文。指模型在當前對話中能「看到」的所有資訊總和，包含系統指令、對話歷史、上傳的文件內容等。語境是模型判斷如何回答的依據。
C
Context Window
Context Window (Capacity)上下文視窗。指模型的「短期記憶容量上限」，即一次能處理的最大 Token 數量。就像大腦的工作記憶區，容量越大，能同時處理的資料就越多。