Справочник
Глоссарий
Термины и понятия в области искусственного интеллекта, AI-агентов, речевой и текстовой аналитики, LLM-шлюзов.
A
4 термина- AI Agent
- Автономная программная сущность на базе LLM, способная самостоятельно планировать шаги, обращаться к инструментам и доводить задачу до результата.
- AI Gateway
- Единая точка доступа к множеству LLM-провайдеров: маршрутизация, лимиты, биллинг, логирование, отказоустойчивость.
- AI Guardrails
- Правила и фильтры, ограничивающие поведение модели: блокировка тем, защита от утечек, контроль формата ответа.
- Augmented Generation
- Генерация ответа модели с обогащением контекста — данными из RAG, инструментов или внешних API.
B
2 термина- Base Model
- Предобученная модель без дообучения на инструкции — основа для последующего fine-tuning.
- BYOK
- Bring Your Own Key — клиент использует собственные API-ключи внешних LLM-провайдеров внутри сервиса.
C
3 термина- Chain of Thought
- Техника, заставляющая модель рассуждать по шагам перед итоговым ответом — повышает точность в логических задачах.
- Context Window
- Максимальный объём текста (в токенах), который модель удерживает в одном запросе.
- Conversational AI
- Системы диалогового взаимодействия: чат-боты, голосовые ассистенты, AI-агенты поддержки.
F
3 термина- Fallback Routing
- Автоматическое переключение на резервную модель или провайдера при недоступности основного.
- Fine-tuning
- Дообучение базовой модели на собственных данных для адаптации под домен и тон голоса.
- Function Calling
- Возможность модели вызывать заданные функции (API, инструменты) со структурированными аргументами.
H
2 термина- Hallucinations
- Уверенно сформулированные, но фактически неверные ответы LLM. Снижаются через RAG и валидацию.
- Human-in-the-Loop
- Сценарий, при котором оператор подтверждает или корректирует решения AI-агента в критических точках.
L
2 термина- LLM
- Large Language Model — большая языковая модель, обученная на огромных корпусах текста (GPT, Claude, Llama, GigaChat, YandexGPT).
- LLM Routing
- Логика маршрутизации запроса между моделями по стоимости, качеству, скорости и регулятивным требованиям.
O
1 термин- On-premise LLM
- Развёртывание языковых моделей в инфраструктуре клиента — данные не покидают периметр компании.
P
3 термина- PII Filter
- Фильтр персональных данных: автоматическое обнаружение и маскирование ФИО, телефонов, паспортных данных.
- Prompt Engineering
- Дисциплина проектирования промптов, повышающая стабильность и качество ответов модели.
- Prompt Injection
- Атака, при которой вредоносный ввод изменяет поведение модели и обходит guardrails.
R
2 термина- RAG
- Retrieval-Augmented Generation — LLM получает релевантные фрагменты из векторной базы перед ответом.
- RBAC
- Управление доступом по ролям: какие пользователи видят какие проекты, промпты, журналы и аналитику.
S
3 термина- Speech Analytics
- Анализ записей разговоров: транскрибация, темы, эмоции, соблюдение скриптов, причины обращений.
- Streaming API
- Постепенная отдача ответа модели по мере генерации токенов — ускоряет восприятие в чатах.
- Structured Output
- Принудительный вывод модели в строгом формате (JSON-схема) для интеграции с бизнес-системами.
T
3 термина- Temperature
- Параметр случайности генерации: ниже — детерминированнее, выше — креативнее.
- Token
- Минимальная единица обработки текста моделью — обычно 2–4 символа.
- Tool Calling
- Способность агента дёрнуть внешние инструменты (поиск, БД, CRM) для решения задачи.
V
1 термин- Vector Database
- Хранилище эмбеддингов с поиском по близости — основа RAG-систем (pgvector, Milvus, Qdrant).