AI-термины простыми словами

Input tokens Input tokens — токены, которые модель получает на вход: системные инструкции, запрос пользователя, история диалога, документы и контекст. Invoice matching Invoice matching — сверка счета с заказом, договором, актом, оплатой или внутренним согласованием перед оплатой и учетом. Issue triage Issue triage — первичный разбор задачи, бага или тикета: что это, насколько срочно, кто владелец и какой следующий шаг. ITSM ITSM — подход к управлению IT-сервисами: заявками, инцидентами, изменениями, SLA, базой знаний и качеством поддержки.

JQL JQL — язык запросов Jira, с помощью которого находят задачи по проекту, статусу, исполнителю, срокам, меткам и другим полям. JSON Schema JSON Schema — стандарт для описания структуры JSON: какие поля должны быть, каких они типов и какие значения допустимы.

Knowledge chunk Knowledge chunk — небольшой смысловой фрагмент документа, который индексируют и передают AI-агенту как контекст для ответа. KPI KPI — ключевой показатель эффективности, по которому оценивают результат процесса, команды, сотрудника или AI-агента.

Latency Latency — задержка между действием пользователя и ответом системы: чем она меньше, тем быстрее ощущается AI-продукт. Lead capture Lead capture — сбор контактных данных и запроса посетителя, чтобы передать заявку в CRM, продажи или поддержку. Lead scoring Lead scoring — оценка перспективности лида по баллам: насколько заявка похожа на целевого клиента и готова к продаже. Least privilege Least privilege — принцип минимальных прав: AI-агенту или сервису дают только те доступы, которые реально нужны для задачи. Llama Llama — семейство языковых моделей Meta, которые часто используют для локального AI, чат-ботов, RAG и экспериментов с LLM. LLM LLM — большая языковая модель, которая понимает текст, продолжает его и помогает решать задачи через естественный язык. LLM evals LLM evals — набор тестов и метрик, которые показывают, насколько хорошо LLM-приложение отвечает на реальные задачи. LLM judge LLM judge — языковая модель, которая выступает проверяющим и оценивает ответы AI-системы по заданной рубрике. LLM-as-judge LLM-as-judge — подход, где языковая модель оценивает ответы, промпты или действия другой модели по заданным критериям. LLMOps LLMOps - это практики разработки, запуска и эксплуатации LLM-приложений: версии промптов, evals, мониторинг качества, стоимость, безопасность, релизы и откаты. LMS LMS, или Learning Management System, - это система управления обучением: курсами, уроками, пользователями, заданиями, тестами, прогрессом и отчетами. LoRA LoRA, или Low-Rank Adaptation, - это метод параметр-эффективного дообучения, при котором обучают небольшие адаптеры к модели, а не все ее веса целиком. Low-code AI Low-code AI - это подход, при котором AI-приложения, агенты и автоматизации собирают в визуальном интерфейсе с небольшим количеством кода для сложных шагов.

Mailbox ACL Mailbox ACL - это правила доступа к почтовому ящику: какие папки, письма, вложения и действия доступны пользователю, сервису или AI-агенту. Max tokens Max tokens - это лимит на количество токенов, которое модель может сгенерировать в ответе. Он управляет длиной вывода, стоимостью, задержкой и риском обрыва ответа. MCP MCP, или Model Context Protocol, - это протокол, который помогает AI-приложениям и агентам подключаться к внешним данным, инструментам и рабочим системам через единый стандарт. Meeting approval Meeting approval - это подтверждение человеком перед тем, как AI-агент создаст встречу, перенесет событие, отправит follow-up, зафиксирует решения или создаст задачи по итогам созвона. Meeting summary Meeting summary - это короткое структурированное резюме встречи: тема, контекст, решения, задачи, владельцы, сроки, риски и следующий шаг. Memory guardrails Memory guardrails - это правила безопасности для памяти AI-агента: что можно сохранять, что нельзя, как долго хранить, кто видит записи и когда память нужно очищать. Metadata filtering Metadata filtering - это фильтрация документов или фрагментов по метаданным перед выдачей в RAG: по источнику, дате, типу документа, правам доступа, продукту, языку или статусу актуальности. Model call Model call - это один конкретный вызов языковой модели внутри приложения, агента или workflow: с входом, параметрами, ответом, токенами, стоимостью, latency и статусом. Model management Model management - это управление LLM-моделями как production-зависимостями: версиями, провайдерами, стоимостью, качеством, лимитами, evals, fallback и rollout. Model routing Model routing - это выбор подходящей LLM-модели под конкретный запрос: быстрой, дешевой, сильной, локальной, мультимодальной или fallback-модели. MRP MRP (Material Requirements Planning) - это планирование потребности в материалах: сколько сырья, комплектующих и полуфабрикатов нужно закупить или произвести к нужной дате. Multi-agent система Multi-agent система - это архитектура, где несколько специализированных AI-агентов с разными ролями совместно решают задачу по управляемому workflow.

n8n n8n - это workflow automation платформа для интеграций, API, webhooks, автоматизаций и AI-агентов. No-code No-code - это подход, при котором приложения, боты, формы, интеграции и автоматизации собирают через визуальный интерфейс без ручного программирования. No-code агент No-code агент - это AI-агент, которого собирают через визуальный интерфейс, готовые блоки и интеграции без написания собственного кода. NPS NPS - это метрика лояльности: насколько клиент готов рекомендовать продукт или компанию другим.

OAuth scopes OAuth scopes - это разрешения, которые ограничивают, что приложение может читать, менять или отправлять от имени пользователя. Observability Observability - это наблюдаемость AI-системы через traces, logs, metrics и события, чтобы понимать не только что сломалось, но и почему. OCR OCR - это распознавание текста на изображениях, сканах, фотографиях и PDF без нормального текстового слоя. OData OData - это протокол доступа к данным через HTTP, который позволяет внешним системам читать и фильтровать опубликованные сущности. OData в 1С OData в 1С - это HTTP-интерфейс, через который внешняя система может читать опубликованные справочники, документы и регистры 1С. Ollama Ollama — это инструмент для локального запуска LLM на компьютере или сервере через простую CLI-команду и локальный API. Open-source AI Agent Open-source AI Agent — это ИИ-агент с открытым исходным кодом, который можно изучать, запускать, дорабатывать и размещать на своей инфраструктуре. Operator Handoff Operator Handoff — это передача диалога от ИИ-агента живому оператору вместе с контекстом, причиной эскалации и следующими шагами. Order Lookup Order Lookup — это поиск заказа в системе по номеру, клиенту, email, телефону, трек-номеру или другим идентификаторам. Outbound Sales Outbound Sales — это исходящие продажи: компания сама находит потенциальных клиентов, выходит на контакт и ведет их к встрече или сделке. Output Contract Output Contract — это формальное описание того, каким должен быть выход ИИ-системы: формат, поля, типы, ограничения и правила валидации. Output Guardrails Output Guardrails — это проверки ответа модели перед выдачей пользователю или выполнением действия: безопасность, формат, факты, PII и правила компании. Output Tokens Output Tokens — это токены, которые модель сгенерировала в ответе: текст, JSON, рассуждение, tool call или другой результат. Overfitting Overfitting — это переобучение: модель слишком хорошо подстроилась под тренировочные примеры и хуже работает на новых данных.

Payment Approval Payment Approval — это согласование платежа перед отправкой денег: проверка суммы, получателя, документов, лимитов и ответственных. Payment Matching Payment Matching — это сопоставление поступивших оплат со счетами, заказами, договорами или клиентскими обязательствами. PEFT PEFT — это parameter-efficient fine-tuning: дообучение модели небольшим числом параметров вместо полного переобучения всей LLM. PII PII — это персональные идентифицирующие данные: информация, по которой можно прямо или косвенно определить конкретного человека. PII Masking PII Masking — это маскирование персональных данных: замена email, телефонов, ФИО, адресов и других идентификаторов на безопасные плейсхолдеры. Pipeline Analytics Pipeline Analytics — это аналитика воронки продаж: конверсии, скорость движения сделок, покрытие плана, win rate, блокеры и прогноз выручки. Pipeline Coverage Pipeline Coverage — это показатель, хватает ли суммы потенциальных сделок в воронке, чтобы выполнить план продаж с учетом вероятности закрытия. Pipeline Hygiene Pipeline Hygiene — это порядок в воронке продаж: актуальные статусы, следующие шаги, суммы, даты, причины проигрыша и чистые CRM-данные. Planner Planner — это компонент ИИ-агента, который превращает цель пользователя в план: шаги, инструменты, проверки и порядок выполнения.