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AI と LLM
ツールページ、比較、スタックで繰り返し目にするモデル層の用語 - ツールを選ぶ前に、まず言葉の意味を押さえる。
この用語集は機械翻訳で、不正確な場合があります。
- モデル
- プロンプト
- 検索
- エージェント
11 件の用語
AI エージェント
AI エージェントは、言語モデルを使って判断し行動する - ツールを呼び、ループでステップを実行する - システムで、一度答えて終わりではなく、目標に向かう。
Model Context Protocol（MCP）
MCP は、AI エージェントが標準化されたインターフェイスを通じて外部のツールやデータソースを発見・呼び出せるようにするオープンプロトコル。アプリごとに独自実装する必要がなくなる。
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウは、言語モデルが一度に扱えるテキストの最大量（トークン数で測る）で、あなたのプロンプトとモデル自身の返答の両方を含む。
セマンティック検索
セマンティック検索は、厳密なキーワードではなく意味で一致させる。通常は埋め込みと従来のテキスト順位付けを組み合わせる。
トークン（Token）
トークンは、言語モデルが読み書きする小さなテキストの塊（おおよそ単語の一部）で、利用量や上限は文字数ではなくトークン数で数える。
ハルシネーション（幻覚）
ハルシネーションは、言語モデルが自信ありげでも誤った、あるいは裏付けのない出力を生む現象 - 作り話の事実・引用・API など。
ファインチューニング（Fine-tuning）
ファインチューニングは、事前訓練済みのモデルをあなた自身の事例でさらに訓練し、特定のタスク・トーン・書式に適応させる。
ベクトル検索
ベクトル検索は、埋め込みがクエリの埋め込みに最も近い項目を見つけ、厳密な語の一致ではなく意味で順位付けする。
埋め込み（Embedding）
埋め込みは、テキスト・画像・コードの意味を表す数値の並び（ベクトル）で、似たものどうしが近くに位置するようにする。
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデルは、膨大なテキストで訓練され次のトークンを予測するニューラルネットワークで、そのおかげで言語を生成し、言語について推論できる。
検索拡張生成（RAG）
RAG はクエリ時に関連文書を取得し、コンテキストとして言語モデルに渡す。そのため回答はモデルの訓練だけでなく、あなたのデータに接地する。