Slovník pojmů

AI, které si naplánuje několik kroků, používá nástroje a kontroluje si vlastní výsledek — místo jedné odpovědi.

Context window

Maximum textu, které model zvládne najednou — pokyny, historie, dokumenty a vlastní odpověď dohromady.

Seznam čísel, který zachytí význam textu — texty s podobným významem tak skončí blízko sebe.

Evaluation

Pevná sada reálných vstupů s očekávanými výsledky, která se pouští při každé změně — testy AI funkce.

Fine-tuning

Dotrénování modelu na vašich příkladech, aby dodržel váš styl nebo formát — málokdy to, s čím je dobré začínat.

Hallucination

Když model s plnou sebedůvěrou tvrdí něco nepravdivého — vymyšlený zdroj, cenu nebo název API.

Large language model

Model natrénovaný na obrovském množství textu, který odhaduje další token — a to stačí na psaní, vysvětlování, překlad i úsudek.

Pokyny a kontext, které modelu posíláte. Jasná struktura, příklady a definovaný formát výstupu jsou důležitější než vychytaná formulace.

Skryté pokyny v obsahu, který model čte — e-mail, web, tiket — takže model nevědomky poslechne útočníka.

Model dostane při každé otázce správné pasáže z vašich dokumentů, takže odpovídá z faktů, ne z paměti.

Jednotka textu, po které AI model čte a píše — zhruba tři čtvrtě slova. Modely i ceny se počítají v tokenech.

Vector database

Databáze (nebo její rozšíření), která rychle najde nejbližší vektory — úložiště pod vyhledáváním v RAG.