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AI專有名詞懶人包
「API 是什麼？能吃嗎？」、「Token 又是什麼？聽起來好複雜…」這些心聲，我完全懂。想當初我剛接觸 AI 時，也是被這些專有名詞搞得一個頭兩個大，遲遲不敢深入學習。
如果你也常常覺得自己是 AI 麻瓜，這份AI專有名詞懶人包就是為你準備的。我會用最白話的方式，把那些聽起來很嚇人的術語，一個個解釋清楚。看完這篇，你就能安心踏出學習的第一步，再也不怕跟不上話題！
看不懂AI新聞？從搞懂專有名詞開始
讓我們從最基礎的開始，這些是你每天看新聞、滑社群最常碰到的詞，搞懂它們，就能跟上八成的 AI 話題。
LLM （大型語言模型） 是什麼？就是AI的超級大腦
你可以把 LLM 想像成所有 AI 對話工具（像是 ChatGPT）背後的那顆「超級大腦」。它儲存了海量的知識，負責理解我們的問題並生成回答。
生成式AI是什麼？一種能創造文字、圖片的AI
到底生成式AI是什麼？簡單說，就是一種能「無中生有」、創造出全新東西的 AI。不只會寫文章、寫詩，還能畫圖、做音樂，甚至生成影片，創作力十足。
Prompt（提示詞）：對AI下達的指令或咒語
這大概是我們最常用到的詞了。Prompt 就是我們對 AI 下的任何「指令」，也可以想成是跟它溝通的「咒語」。就算是簡單的「你好」、「謝謝」、「請幫我總結這篇文章」，都算是提示詞喔！
Hallucination （幻覺）：AI一本正經胡說八道的時候
當你發現 AI 開始一本正經地胡說八道、捏造一些不存在的事實，這就是「幻覺」。有趣的是，它自己並不知道在瞎掰，所以當你覺得它講的內容「怪怪的」，就要提高警覺了。
Multimodality （多模態）：讓AI能看懂圖片和影片的技術
這個詞聽起來很專業，但意思很簡單。只要 AI 不只能讀懂文字，還能理解圖片、影片、聲音等不同形式的資訊，就叫「多模態」。現在的 AI 之所以這麼強大，很大程度就是仰賴這個能力。
Context （上下文）：AI在單次對話中的短期記憶
Context 就是 AI 在「同一個聊天室」裡的短期記憶。只要你開一個新的對話視窗，它就會忘記之前跟你聊過什麼，一切重新開始。所以，如果你想讓它記得之前的對話，就要在同一個視窗裡繼續聊。
進階ChatGPT術語解釋：開始用AI解決問題
恭喜你！學會了基礎詞彙。現在我們來看看一些稍微進階的術語，這會幫助你理解如何利用 AI 來解決實際問題，甚至打造自己的小工具。
API （應用程式介面）：讓不同軟體互相溝通的通用插座
我一開始也超怕 API，但後來發現，它就像一個「通用的插座」。不同的軟體或服務，只要接上這個插座，就能互相溝通、交換資料。例如，你可以在自己的網站上，透過 API 來呼叫 ChatGPT 的功能。
API Key （API 金鑰）：啟動API服務的專屬鑰匙與付費憑證
API Key 就是用來打開 API 這個「插座」的專屬鑰匙。它同時也是你付錢的憑證，系統會根據這把鑰匙的使用量來跟你收費。所以，這把鑰匙千萬不能隨便給別人，因為服務是「認 Key 不認人」的！
Token （權杖/詞元）：與AI對話的計費單位，字數越多越貴
Token 就像是跟 AI 對話要消耗的「代幣」。你跟它講的話越長、它回你的內容越多，消耗的 Token 就越多。這是目前最主流的計費單位，可以把它想像成電話費，講越久越貴。
OCR （光學字元辨識）：讓電腦能讀懂圖片裡文字的技術
這項技術超級實用！OCR 能讓電腦「讀懂」圖片裡的文字。像是掃描文件、辨識名片上的資訊，或是把拍下來的菜單轉成文字檔，都是靠它完成的。
Workflow Automation （工作流自動化）：讓工具自動完成一系列任務
想像一下工廠的自動化產線。工作流自動化就是這個概念，只是用在軟體上。你可以預先設定好一套流程，讓不同的工具或 App 串連起來，自動完成一連串的任務，省下大量手動操作的時間。
Fine-tuning （微調）：用你的資料把通才AI訓練成專家
原本的 AI 模型像是一個什麼都懂一點的「通才」。微調，就是拿你自己的專業資料（例如公司內部文件、特定領域知識），去把它訓練成一個只懂你這行的「專家」。
Diffusion Model （擴散模型）：AI繪圖工具背後的核心技術
現在很紅的 AI 繪圖工具，像是 Midjourney 或 Stable Diffusion，背後的核心技術大多是擴散模型。它的原理很有趣，像是把一張充滿雜訊的模糊圖片，一步步「還原」成你想要的清晰畫作。
Prompt Engineering （提示詞工程）: 提升AI回應準確性的指令設計技術
這不只是下指令，而是一門「設計」指令的學問。針對你的目標，精心設計出能讓 AI 給出最精準、最有用回答的提示詞，同時也能有效降低它胡說八道的機率。
Context Engineering （上下文工程）: 用巧妙的上下文設計降低AI幻覺
這是提示詞工程的進階版。不只考慮單一指令，而是巧妙地設計整個對話的「上下文」，引導 AI 進行更深入、更準確的思考，進一步提升產出品質並減少幻覺。
成為AI訓練大師：理解底層架構打造系統
來到最後一關了！這些詞彙比較硬核，但理解它們能幫助你窺探 AI 的底層運作邏輯，甚至未來打造屬於自己的 AI 系統。
Vector Database （向量資料庫）：專門存放「語意」的資料庫
一般的資料庫是存放文字、數字。而向量資料庫很特別，它存放的是「語意」。它會把意思相近的資料（可能是文字、圖片）放在一起，這樣 AI 就能快速找到語意相關的內容，而不是只靠關鍵字搜尋。
Embeddings （嵌入）：把資料翻譯成AI看得懂的數字座標
為了讓資料能存進向量資料庫，我們需要一個「翻譯官」，這個過程就叫 Embeddings。它會把文字、圖片等各種資料，翻譯成向量資料庫看得懂的一串「數字座標」。
RAG （檢索增強生成）：命令AI只能根據指定資料回答
RAG 就像是給 AI 一本「指定參考書」。你命令它在回答問題時，只能參考你提供的資料（通常是從向量資料庫檢索來的），不准自己亂編答案。這在打造客服機器人或知識庫問答時非常重要。
Transformer：當今多數大型語言模型的核心架構
這個詞你可能在科技新聞上看過。Transformer 是現今幾乎所有強大 LLM 的底層核心架構，可以說它就是那個極其聰明的「閱讀理解大師」，讓 AI 能夠真正理解語言的複雜性。
Local LLM （本地化大型語言模型）：在自己電腦上運行的AI
顧名思義，就是把整個大型語言模型下載到你自己的電腦上運行。這樣做最大的好處是，所有資料都在你家，不用上傳到雲端，可以確保最高的資料隱私與安全性。
MCP （模型上下文協議）：AI模型的通用接口（USB-C）
MCP 的目標是成為 AI 模型的「通用接口」，就像 USB-C 一樣。它希望建立一個開放標準，讓各種不同的 AI 模型，都能用同樣的方式連接外部工具和資料，大幅簡化整合的難度。
Agent （代理人）：能自主思考並完成複雜任務的AI經理
這是我目前正在努力打造的目標！Agent 不再只是被動回答問題，它更像一個能自主思考、規劃、並使用工具（例如呼叫 API、自動化流程）去完成複雜目標的「AI 專案經理」。
現在就收藏這份AI入門必學單字
恭喜你看完了這 22 個 AI入門必學單字！是不是覺得 AI 的世界清晰很多了呢？別擔心一次記不起來，先把這篇文章收藏起來，以後遇到看不懂的詞，隨時可以回來查。這份懶人包會是你探索 AI 世界最可靠的字典！
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若你對AI AGENT有興趣，可以看看這篇學習筆記，跟著一起做。
Q&A 關於AI專有名詞的常見問題
為什麼我需要懂這些AI專有名詞？
理解這些詞彙，就像是拿到一張進入 AI 世界的地圖。它能消除你對未知的恐懼，讓你更有信心地閱讀相關文章、觀看教學影片，甚至參與討論。當你不再被行話卡住，學習的道路自然會順暢許多。
這麼多名詞，我該從哪個開始學？
別給自己太大壓力！我建議你從第一部分「踏入AI的世界」開始。像是 LLM、Prompt、生成式 AI 這些詞，是日常最容易接觸到的。先把基礎打穩，當你開始想動手玩 AI 時，再回來學習第二、第三部分的進階詞彙就好。
雲的AI Agent打造計畫與更多學習資源
就像文章提到的，我目前正在努力動手打造自己的 AI Agent，希望能早一步體驗到真正的 AI 生活。我的目標是用最接地氣的方式，分享我的學習過程與心得，陪著大家在 AI 時代，一起找到屬於自己的生存之道，成為更美好的自己。
