背景

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。

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。

用户与 AI 之间的对话记录，可以参考以保持连续性。

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。

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。

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）。