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代理是 AI 系统的一个组件，负责解释用户输入并执行任务或操作作为响应。代理可以处理各种任务，从回答问题到执行特殊操作，例如发送通知或分析数据。代理在更广泛的人工智能系统中工作，经常与数据库或用户界面等其他组件进行交互，以提供无缝的用户体验。

GPT 代表 “生成式预训练变压器”。该术语概括了 AI 模型的核心功能和架构。这种类型的人工智能模型用于自然语言处理，能够根据广泛的数据训练生成类人文本。

AI 助手在任何给定时间可以保留的对话中的信息量。上下文窗口的大小因 AI 的设计和功能而异。在许多人工智能系统中，上下文窗口以令牌来衡量，代币决定了人工智能一次可以引用多少对话。

一种人工智能系统，旨在帮助用户管理任务、检索信息或促进对话。AI 助手通常集成到工作流程中，通过提供一致的实时支持来提高生产力和效率。

AI 助手根据用户提示执行的操作。任务由用户提供的提示和 AI 的相应响应组成。任务可能涉及单个操作，例如检索信息，也可以涉及由 AI Assistant 协调的一系列操作。

用户向 AI 助手提供的输入，可以采用问题、命令、陈述或指令的形式。提示作为生成响应或执行任务的主要输入来指导 AI 助手的操作。

AI 助手在收到提示后生成响应所花费的时间。

由 AI 助手生成并返回给用户的输出。响应是根据用户提示的特殊性或一般性量身定制的，从而确保输出相关且准确。

复合人工智能是指一种先进的人工智能系统，它结合了多种人工智能模型、算法或方法，以创建比任何单个 LLM 单独实现的更强大的系统。就像由不同元素形成的化合物一样，Compound AI 集成了各种人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和推理级优化）来处理逻辑和编码等复杂任务，并提供更强的输出。这种方法使系统能够利用每个组件的优势，同时有可能弥补LLM的个别弱点。

用户和 AI 助手之间持续的来回交流，通常在一个或多个对话中涉及多个任务。

用户与 AI 之间的对话记录，可以参考以保持连续性。

用户与 AI 助手互动的媒介。常见界面包括基于文本的聊天窗口、语音命令界面、移动应用程序和基于代码的集成（称为 API）。

深度研究是人工智能驱动的方法，用于收集、分析和整合网络、文档和其他来源的大量数据，以提供全面的报告。深度研究与聘请人工智能研究助理或分析师类似，后者使用基于人工智能推理的法学硕士为您制定和执行研究计划。

用户在与 AI 助手交互时旨在实现的基本目标或预期结果。了解用户意图对于人工智能生成相关响应或执行适当任务至关重要。

用户调整或改写提示以从 AI Assistant 获得更准确或更相关的响应的过程。细化有助于人工智能更好地了解用户的特定需求，确保输出与预期结果更加一致。

用户与 AI 助手之间的一系列交互，通常涉及多个相关任务。AI Assistant 使用之前交流的背景来保持连贯性，并随着聊天的进行做出相应的回应。在聊天期间，用户可能会要求助手在同一个主题背景下完成多项任务，例如计划行程或研究餐厅。

AI Assistant 使用先前互动中保留的信息来保持正在进行的对话的连续性和相关性。Context 帮助 AI 调整其响应，使其与过去的用户输入保持一致。

输入以日常对话语言提供，而不是结构化命令。AI Assistant 处理自然语言输入，使用户无需特殊格式或技术说明即可进行交流。

AI 助手提供的非语言回应，包括显示数据、图表、图像或其他视觉元素。视觉回应通常用于补充口头或文本的回应，帮助用户更好地理解复杂的信息。

一种通信方法，用户使用口头指令（通常通过设备的麦克风）与 AI 助手进行交互。语音交互依赖于语音识别技术来解释用户的语音输入并做出相应的响应。