- 自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写作NLP）
- NLP是计算机科学和人工智能(AI) 的一个子领域，它使用机器学习来使计算机能够理解人类语言并与之交流。
- 基于人类反馈的强化学习（英语：Reinforcement Learning with Human Feedback，缩写作RLHF）
- RLHF是一种机器学习（ML）技术，它利用人类反馈来优化ML 模型，从而更有效地进行自我学习。
- RLHF可训练软件做出可最大限度地提高回报的决策，使其结果更加准确。
- 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）
- RAG是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。
- RAG通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
- RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。
- 人工智能生成内容（AI Generated Content， AIGC）
- 是指利用人工智能技术自动或半自动地生成各种类型的内容，包括但不限于文字、图像、音频、视频等。
- 这种技术能够模仿人类的创意和生产能力，生成与人类创作内容相媲美的作品。AIGC的实现通常依赖于机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）等技术。
- 实在Agent（又名：ChatRPA）是通过大模型、屏幕语义理解技术，以对话的方式，将口头描述的业务流程（一句话）转化生成为RPA执行流程的产品。可以大大降低RPA流程编排的难度，深入感受自动化智能体的神奇魅力。