LLM大模型术语
RAG(检索增强生成)
- 检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG
- 一种结合检索和生成技术的模型。通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。
- RAG模型的优势在于通用性强、可实现即时的知识更新，以及通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务
Prompt(提示词)
- 指用户输入给人工智能模型（如大语言模型）的指令、问题、信息片段或示例，用于引导模型生成符合预期的内容或执行特定任务。
- 指令：明确要求 AI 做什么（如翻译这句话、写一首诗）
- 上下文：提供背景信息或参考材料
- 输入数据：需要AI处理的具体内容（如待总结的文本）
- 格式或风格指示：规定输出的形式（如用列表形式、语气正式）
# Skill(技能)
- 从本质上说，Skill 是一本操作手册，告诉AI在什么情况下做什么、怎么做。它与普通 Prompt 的核心区别在于
|特性 |普通 Prompt |Skill
|---|---|---|
|可复用性 |每次重新输入 |一次安装，永久生效
|版本管理 | 不可以 |可以
|分发共享 |复制粘贴 |一键安装
|脚本执行 |不可以|可以