Глоссарий

Термины AI простыми словами

Короткие определения без академизма: что такое токен, почему модель «галлюцинирует» и чем эмбеддинг отличается от промпта.

Агент: Программа на основе LLM, которая не просто отвечает, а решает задачу по шагам: планирует, вызывает инструменты и функции, анализирует результат и продолжает, пока не достигнет цели. Основа агентов — вызов функций.; Подробнее →
Галлюцинация: Ситуация, когда модель уверенно выдаёт правдоподобный, но неверный или выдуманный ответ: несуществующий факт, ссылку или цитату. Модель генерирует текст, а не сверяется с источником, поэтому такие ошибки возможны у всех LLM.; Подробнее →
Дообучение (fine-tuning): Дополнительное обучение готовой модели на своих данных, чтобы она лучше решала узкую задачу или следовала нужному стилю. Требует подготовленного датасета и обычно нужно реже, чем кажется: часто хватает хорошего промпта или RAG.; Подробнее →
ИИ (искусственный интеллект): Общее название технологий, которые позволяют программам решать задачи, обычно требующие человеческого мышления: понимать текст, распознавать изображения, отвечать на вопросы. Языковые модели — один из видов ИИ.; Подробнее →
Контекстное окно: Максимальный объём текста в токенах, который модель способна учитывать за один запрос: и ваш промпт, и её ответ. Всё, что выходит за пределы окна, модель «не видит» — история диалога обрезается.; Подробнее →
Мультимодальность: Способность модели работать не только с текстом, но и с другими типами данных — прежде всего изображениями. Мультимодальной модели можно отправить картинку вместе с вопросом и получить осмысленный ответ.; Подробнее →
Промпт (запрос): Текст, который вы отправляете модели: вопрос, инструкция или задача. От того, насколько ясно сформулирован промпт, напрямую зависит качество ответа. В API промпт передаётся как массив сообщений с ролями.; Подробнее →
Промпт-инжиниринг: Практика составления запросов так, чтобы модель давала точные и предсказуемые ответы: чёткие инструкции, примеры, указание формата и роли. Часто это дешевле и быстрее, чем дообучение модели.; Подробнее →
Системный промпт: Отдельное сообщение с ролью «system», которое задаёт модели правила поведения, стиль и контекст на весь диалог: кто она, что можно и нельзя, в каком формате отвечать. Пользователь его обычно не видит.; Подробнее →
Стриминг (потоковый ответ): Режим, при котором модель отдаёт ответ по частям, по мере генерации, а не целиком в конце. Пользователь видит текст, появляющийся слово за словом — как в чат-интерфейсах. Включается параметром stream: true.; Подробнее →
Температура: Параметр запроса, который управляет разнообразием ответа. Низкая температура делает ответы предсказуемыми и стабильными, высокая — более креативными и непредсказуемыми. Обычно значение задаётся от 0 до 2.; Подробнее →
Токен: Минимальная единица текста, которой оперирует языковая модель: примерно часть слова. И запрос, и ответ модель считает в токенах — от их количества зависит и объём контекста, и стоимость запроса.; Подробнее →
Эмбеддинг (векторное представление): Числовой вектор, в который модель превращает текст так, что близкие по смыслу фразы оказываются рядом в пространстве. Эмбеддинги — основа семантического поиска и систем RAG.; Подробнее →
API: Интерфейс, через который ваша программа обращается к модели по сети: отправляет запрос и получает ответ в формате JSON. AI Gateway предоставляет OpenAI-совместимый API, поэтому подойдут привычные библиотеки и инструменты.; Подробнее →
API-ключ: Секретная строка, которой запрос удостоверяет ваш доступ к API. Ключи AI Gateway начинаются с sk-aigate-…, передаются в заголовке авторизации и не должны попадать в код клиента или публичные репозитории. Неверный ключ даёт ошибку 401.; Подробнее →
Base URL (базовый адрес API): Адрес сервера, на который клиентская библиотека отправляет запросы. Чтобы использовать AI Gateway через привычные OpenAI-совместимые инструменты, достаточно указать base URL https://ai-gatewey.ru/v1 и свой ключ.; Подробнее →
ChatGPT: Чат-приложение от OpenAI для общения с моделями GPT через веб-интерфейс. Это готовый продукт для человека, а не API: для встраивания моделей в свои программы нужен именно доступ к API, а не аккаунт ChatGPT.; Подробнее →
Claude: Семейство языковых моделей от Anthropic, известное сильной работой с длинным текстом, кодом и рассуждениями. Доступно в каталоге под кодами вида anthropic/…, в том числе через Anthropic-совместимый маршрут.; Подробнее →
Completion (ответ модели): Текст, который модель генерирует в ответ на промпт. В OpenAI-совместимом API запрос идёт на эндпоинт /v1/chat/completions, а сгенерированный ответ возвращается в поле сообщения вместе со статистикой по токенам.; Подробнее →
Few-shot (обучение на примерах): Приём, при котором в промпт добавляют несколько примеров «запрос — правильный ответ», чтобы модель поняла нужный формат и стиль. В отличие от дообучения, примеры передаются прямо в запросе и ничего не меняют в самой модели.; Подробнее →
Function calling (вызов функций): Возможность модели вернуть в структурированном виде запрос на вызов вашей функции с нужными аргументами: узнать погоду, найти запись в базе, посчитать. Модель не выполняет функцию сама, а сообщает, какую и с чем вызвать.; Подробнее →
Gemini: Семейство мультимодальных языковых моделей от Google, умеющих работать не только с текстом, но и с изображениями. Доступно в каталоге под кодами вида google/….; Подробнее →
GPT: Семейство языковых моделей от OpenAI (Generative Pre-trained Transformer). Одни из самых распространённых LLM, доступны в каталоге под кодами вида openai/…. На основе GPT работает и сервис ChatGPT.; Подробнее →
JSON-режим: Режим, в котором модель гарантированно возвращает ответ как корректный JSON, а не свободный текст. Удобно, когда результат сразу нужно разобрать в программе: извлечь поля, сохранить в базу, передать дальше.; Подробнее →
LLM (большая языковая модель): Large Language Model — нейросеть, обученная на огромных объёмах текста и умеющая продолжать, писать и анализировать его. GPT, Claude и Gemini — это LLM. Через API вы отправляете модели запрос и получаете сгенерированный ответ.; Подробнее →
RAG (поиск с генерацией): Retrieval-Augmented Generation — подход, при котором перед ответом система находит нужные фрагменты в вашей базе знаний и добавляет их в промпт. Так модель отвечает по вашим данным, не будучи на них обученной.; Подробнее →
Rate limit (ограничение частоты): Ограничение на число запросов за интервал времени, чаще всего в минуту (RPM). Защищает сервис от перегрузки и распределяет нагрузку. При превышении API возвращает ошибку 429 — запрос стоит повторить чуть позже.; Подробнее →
Vision (распознавание изображений): Способность модели принимать на вход изображение и рассуждать о нём: описать содержимое, прочитать текст с картинки, разобрать схему или таблицу. Изображение передаётся в запрос вместе с текстовым вопросом.; Подробнее →