הנה מדריך מעמיק ל-40 מונחים בתחום הבינה המלאכותית האגנטית שכל מהנדס פרומפטים צריך להכיר:
• LLM – מודל AI שיוצר תוכן כמו טקסט או תמונות, בעיקר למשימות גנרטיביות.
• LRM – מודלי חשיבה מורכבים לפתרון בעיות לוגיות מתקדמות.
• Agents – מערכות AI שמחליטות בזמן אמת, בוחרות פעולות וכלים ללא הוראה ידנית.
• Agentic AI – מערכת AI שפועלת באופן עצמאי.
• Multi-Agents – מספר סוכנים של AI עובדים יחד להשגת מטרה משותפת.
• Vertical Agents – סוכנים שמותאמים לתחום מסוים כמו משפט, בריאות או פיננסים.
• Agent Memory – יכולת של סוכן AI לאחסן ולאחזר נתונים עבריים.
• Short-Term Memory – זיכרון זמני ב-AI.
• Long-Term Memory – זיכרון לטווח ארוך ב-AI.
• Tools – שירותים חיצוניים שסוכן AI יכול להשתמש בהם.
• Function Calling – שימוש בפונקציות חיצוניות על פי דרישות המשימה.
• Structured Outputs – תגובות שמוחזרות בפורמט מסוים כמו JSON או XML.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – שיטה שבה המודל משלב נתונים חיצוניים.
• Agentic RAG – שיטת RAG מתקדמת שבה ה-AI בוחר מתי לחפש מידע חיצוני.
• Workflows – תהליכים מוגדרים שמנחים איך מודלים וכלים של AI פועלים יחד.
• Routing – שיטה שבה מערכת AI מפנה חלקים ממשימה לסוכן המתאים ביותר.
• MCP (Model Context Protocol) – פרוטוקול לחיבור בין סוכני AI לכלים חיצוניים.
• Reasoning – יכולת של מודלי AI להעריך מצבים ולתכנן פעולות.
• HITL (Human-In-The-Loop) – שילוב של התערבות אנושית בתהליך החלטות של AI.
• Reinforcement Learning – שיטת למידה מתוך ניסוי וטעייה.
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – שימוש במשוב אנושי להשפעה על התנהגות המודל.
• Continual Pretraining – שיטת אימון שבה המודל לומד מנתונים חדשים ולא מתויגים.
• Supervised Fine-Tuning – אימון מודל AI עם נתונים מתויגים לשיפור ביצועים במשימות מסוימות.
• Distillation – דחיסת ידע של מודל גדול למודל קטן יותר.
• MoE (Mixture of Experts) – רשת נוירונים שמכוונת משימות לתת-מודלים המתאימים ביותר.
• Alignment – שלב הכשרה אחרון להתאמת פעולות המודל לאתיקה ובט
