POC

Proof of Concept

概念证明,即一般指大模型的某项能力验证，通常用于大模型开发的应用前期，做模型验证阶段

对比MVP（一个可用的产品，包含核心功能，能够提供基本的用户体验）

区别：

POC 是为了验证技术可行性，通常在产品开发的早期阶段进行，关注于解决技术问题。

MVP 是为了验证市场需求，通常在产品开发的后期阶段进行，关注于用户反馈和市场验证。

TTS

Text to Speech

文本转语音，常用于大模型回复内容后语音告知用户确认时

ASR

Automatic Speech Recognition

自动语音识别，常用于将用户语音描述转换为文字过程

MCP

Model Context Protocol

架构模式，分为模型、上下文和协议三个部分，参考USB接口协议

AI1.0 AI2.0

1.0指前期各类模型创造出来时，百花齐放阶段，含多模态支持

2.0指模型应用阶段

应用的阶段分为

1、Embedding 人为主，AI为辅助，常用于聊天机器人获取信息

2、Copilot 人和AI各半，长用于完成了初稿，人基于这个基础上去修改

3、Agents AI为主，自动执行完了想要做到的效果

RAG

Retrieval-Augmented Generation

检索增强生成，一种结合信息检索和生成模型的技术，RAG 模型通过将检索和生成两个过程结合起来，利用外部知识库来增强生成模型的能力

LangChain

一个帮助你快速把 OpenAI、Claude 等 LLM 接入到你自己的应用中，并实现“问知识库”、“智能代理”等高级功能的框架。可以理解为用户输入和GPT直接的中间层

bash
                ┌─────────────────────┐
                │     用户输入         │
                └────────┬────────────┘
                         ▼
                ┌─────────────────────┐
                │     LangChain        │   <- 组织流程、记忆、调用GPT、查数据
                └──────┬──────────────┘
                       ▼
                ┌─────────────────────┐
                │     OpenAI GPT API  │   <- 处理自然语言、生成回答
                └─────────────────────┘