Словарь ИИ-терминов — короткие определения простыми словами для тех, кто выбирает ИИ-решение для бизнеса. Каждая статья построена одинаково: сначала определение, которое можно процитировать, затем разбор «зачем это бизнесу» — задачи, цены в России и требования закона на сентябрь 2026 года. Словарь дополняет разделы «Вопросы и ответы» и ИИ-хаб и ссылается на них.
Термины объясняют практики ООО «НЬЮ-ССТ» на примерах внедрений: чем ИИ-ассистент отличается от чат-бота, как LLM-интеграция встраивается в 1С и CRM, зачем госзаказчику on-premise LLM и почему RAG стал стандартом корпоративных систем. Определения размечены для голосовых ассистентов и нейросетей — их можно цитировать с атрибуцией. Если нужного термина нет — задайте вопрос через форму ниже: ответ приходит по указанному контакту.
69 терминов простыми словами
1. Что такое ИИ-ассистент?Программный помощник на базе LLM: диалог в свободной форме, ответы по базе знаний, заявки, звонки, интеграции.
2. Что такое LLM-интеграция?Встраивание языковой модели в действующие ИТ-системы: классификация документов, автоответы, корпоративный поиск.
3. Что такое on-premise LLM?Модель на серверах самой организации: данные и запросы не покидают её контур. Стандарт для ПДн и гостайны.
4. Что такое RAG?Модель перед ответом находит фрагменты в базе знаний и формулирует ответ строго на их основе — без «галлюцинаций».
5. Что такое промпт-инъекция?Атака на LLM через ввод или подгружаемые документы: модель заставляют нарушить правила. Закрывается по OWASP LLM01.
6. Что такое AI BOM?Реестр моделей, датасетов и библиотек ИИ организации: версии, источники, риски. База защиты ИИ-активов.
7. Что такое MCP-сервер?Программа-посредник: подключает модель к инструментам и данным по открытому протоколу — 1С, CRM, файлы, API.
8. Что такое ИИ-агенты и тулзы?LLM-система, которая сама планирует шаги и вызывает тулзы: поиск, базы, почту, код. Закрывает процессы целиком.
9. Что такое галлюцинации LLM?Уверенные, но ложные ответы модели: вымышленные факты и ссылки. Лечится RAG и контролем источников.
10. Что такое красная команда по ИИ?Контролируемые атаки на ИИ-систему: промпт-инъекции, jailbreak, утечки через RAG — до реальных атакующих.
11. Что такое квантизация LLM?Сжатие модели с 16 бит до 8/4: меньше памяти, быстрее и дешевле локальный инференс почти без потери качества.
12. Что такое контекстное окно LLM?Объём текста, который модель удерживает одновременно: промпт, диалог, документы. Почему бот «забывает».
13. Что такое RAG-пайплайн?Цепочка от чанкинга и эмбеддингов до реранкинга и генерации: техника, стоящая за аббревиатурой RAG.
14. Что такое VLM?Визуально-языковая модель: понимает текст и изображения — сканы документов, скриншоты, кадры видео.
15. Что такое BERT?Кодировщик, читающий текст в двух направлениях: семантический поиск, классификация обращений, разметка документов — дёшево и локально.
16. Что такое трансформеры?Архитектура внимания, на которой построены все современные LLM: параллельная обработка текста и предсказуемое масштабирование.
17. Что такое эмбеддинги?Числовые векторы смысла: близкие тексты получают близкие координаты. Первый этаж семантического поиска и RAG.
18. Что такое токенизация?Разбиение текста на токены: как нарезка языка определяет стоимость запросов, окно контекста и качество ответов.
19. Что такое fine-tuning?Дообучение модели под стиль и формат своей задачи: когда оно нужно вместо RAG, риски 152-ФЗ, критерии оценки.
20. Что такое LoRA?Дообучение адаптерами: обучается доля процента весов, база не меняется, задачи переключаются как плагины.
21. Что такое температура LLM?Параметр случайности генерации: ноль — для извлечения данных, середина — для диалога, верх — для креатива.
22. Что такое промпт-инжиниринг?Проектирование инструкций модели: роли, формат, примеры, ограничения. Промпты как код — версии, тесты, метрики.
23. Что такое оркестрация агентов?Слой управления мультиагентной системой: планирование, маршрутизация, память, лимиты и контроль сбоев.
24. Что такое векторные базы данных?Хранилища эмбеддингов с поиском ближайших по смыслу за миллисекунды: HNSW, гибридный поиск, безопасность индекса.
25. Что такое реранкер?Второй этап поиска: перепроверяет кандидатов и выстраивает по точной релевантности. Recall@k растёт без замены LLM.
26. Что такое guardrails?Ограждения вокруг LLM: проверка ввода и вывода, маскирование ПДн, валидация формата, подтверждение действий.
27. Что такое RLHF?Обучение на человеческих предпочтениях: как модели становятся инструктивными и безопасными. DPO и границы метода.
28. Что такое watermarking ИИ?Незаметная метка в сгенерированном контенте: доказательство синтетического происхождения и маркировка по 243-ФЗ.
29. Что такое детекция дипфейков?Выявление синтетических лиц, голосов и видео: артефакты генерации, регламент «второго канала», антифрод-контур.
30. Что такое смесь экспертов (MoE)?Внутри одной модели — десятки «экспертов», но каждый запрос будит лишь несколько. Качество растёт, цена инференса — нет.
31. Что такое диффузионные модели?Генерация изображений и видео через «проявление» из шума: Stable Diffusion, Kandinsky. Контент для маркетинга и риски дипфейков.
32. Что такое ИИ-агентный фреймворк?Каркас для автономных агентов: планирование, инструменты, память, контроль сбоев. LangGraph, CrewAI, AutoGen — и когда фреймворк не нужен.
33. Что такое structured output?Режим LLM, при котором ответ гарантированно ложится в заданную схему данных: поля, типы, JSON. Основа интеграций с 1С и CRM.
34. Что такое function calling?Механизм LLM: модель выбирает нужную внешнюю функцию и готовит аргументы, а исполняет ваш код. Как бот «нажимает кнопки» в 1С и CRM.
35. Что такое мультиязычные LLM?Модели, которые держат качество одновременно на десятках языков — включая русский — без перевода запроса на английский. Тесты и цены.
36. Что такое ИИ-модерация?Автоматический контроль пользовательского контента: классификация по рискам и действия по политике — удалить, скрыть, эскалировать человеку.
37. Что такое speech-to-text для русского языка?Распознавание русской речи: падежи, числительные, имена, телефонное качество, разделение говорящих. Звонки и совещания — в текст.
38. Что такое grokking и интерпретируемость?«Озарение» при обучении сети и направление, которое объясняет, какие правила выучила модель. Почему это вопрос доверия и комплаенса.
39. Что такое LLM-роутинг?Слой, который для каждого запроса выбирает модель: типовые — на дешёвую, сложные — на мощную, чувствительные — на локальную. Экономия и fallback.
40. Что такое ReAct-паттерн?Агент работает циклом «мысль → действие → наблюдение»: перед каждым шагом рассуждает, вызывает инструмент, читает результат. Как это удешевить и защитить.
41. Что такое цепочка рассуждений (CoT)?Модель решает задачу по шагам и показывает ход вывода: точнее ответы, проверяемые решения. Где включать, сколько это стоит.
42. Что такое few-shot промптинг?Пара примеров «вход → ответ» в запросе — и модель решает новое задание по аналогии, без дообучения. Чем отличается от fine-tuning и когда его хватит.
43. Что такое батч-инференс?Запросы накапливаются и считаются группами за один проход GPU: кратно выше пропускная способность, ниже цена обработки архивов и массивов.
44. Что такое латентность инференса?Время от запроса до ответа модели: отдельно до первого токена и полный ответ. Почему это метрика, которую проектируют, а не наблюдают.
45. Что такое выравнивание ИИ (alignment)?Методы, благодаря которым модель следует замыслу и интересам пользователя: держит роль, отказывает в запрещённом, признаёт неуверенность. Связь с RLHF и guardrails.
46. Что такое дистилляция моделей?Компактный «ученик» учится у большой модели-«учителя»: узкие задачи почти без потери качества, инференс в разы дешевле. Отличия от квантизации.
47. Что такое спекулятивное декодирование?Малая модель черновит продолжение, большая проверяет за один проход: та же модель и качество, но быстрее. Почему это не портит ответы.
48. Что такое evals и бенчмарки LLM?Аттестация модели: набор реальных задач, метрики, пороги приёмки. Как выбрать модель цифрами и ловить регрессии после обновлений.
49. Что такое промпт-кэширование (prompt caching)?Обработанный префикс запроса — инструкция, документы, история — сохраняется и переиспользуется: повторные запросы быстрее и заметно дешевле.
Новая волна словаря: генеративный ИИ и ИИ-безопасность
50. Что такое MLOps?Жизненный цикл моделей под контролем: версии данных, реестр моделей, деплой, мониторинг и переобучение. Почему модель деградирует сама и чем это лечится.
51. Что такое джейлбрейк LLM?Атака, снимающая правила модели: ролевые легенды, кодирование запроса, многошаговые диалоги. Эшелон защиты и регулярные тесты на устойчивость.
52. Что такое отравление данных (data poisoning)?Закладка ложных примеров в обучающую выборку: модель ошибается по триггеру и проходит приёмочные тесты. Виды атак, работа с подрядчиками, защита.
53. Что такое состязательные атаки на нейросети?Малозаметные возмущения входа, после которых модель уверенно ошибается: камеры, антифрод, модерация. Методика тестов и инженерный минимум защиты.
54. Что такое теневой ИИ (Shadow AI)?Сотрудники пользуются нейросетями мимо ИБ: данные уходят наружу без журналов и договоров. Обнаружение, политика, санкционированный контур.
55. Что такое карта модели (model card)?Техпаспорт модели: данные обучения, метрики по сегментам, ограничения, риски. Основа приёмки у подрядчика и аудита, связь с AI BOM.
56. Что такое стеганография в выходах ИИ?Скрытый канал в генерируемом тексте и медиа: утечки мимо DLP, скрытая координация агентов. Отличие от watermarking, санитизация, белый список соединений.
57. Что такое синтетические данные?Сгенерированные аналоги реальных данных без привязки к людям: тестовые среды, редкие события, требования 152-ФЗ. Проверка приватности и качества.
58. Что такое федеративное обучение?Модель обучается на данных участников без их передачи: наружу уходят только обновления весов. Банки, медицина, холдинги, госзаказчики.
59. Что такое клонирование голоса?Синтез речи голосом конкретного человека по короткой записи. Вишинг «голосом директора», обход голосовой аутентификации, контур защиты и детекция.
Новая волна словаря: эксплуатация ИИ, поиск и данные
60. Что такое инференс?Запуск обученной модели ради ответа: каждый запрос к ассистенту — это инференс. Из чего складываются скорость, пропускная способность и стоимость эксплуатации ИИ.
61. Что такое база знаний?Структурированное хранилище документов компании, по которому ассистент ищет и цитирует ответы: состав, права доступа, свежесть и регламент обновления.
62. Что такое GPU для задач ИИ?Железо нейросетей: почему обучение и инференс живут на графических ускорителях, как считается ёмкость контура и когда свой сервер выгоднее облака.
63. Что такое системный промпт?Скрытая инструкция, задающая роль, правила и границы поведения ассистента: пользователь её не видит, но каждый ответ прошит через неё.
64. Что такое дрейф данных и моделей?Тихое старение ИИ: реальность меняется, модель остаётся в прошлом. Виды дрейфа, метрики контроля и план реагирования до жалоб клиентов.
65. Что такое семантический поиск?Поиск по смыслу вместо совпадения слов: эмбеддинги находят документ, даже если формулировки не пересекаются. Где нужен и как мерить полноту.
66. Что такое гибридный поиск?Лексический поиск по точным словам плюс векторный по смыслу в одном запросе: слияние результатов и реранкинг дают точность и полноту одновременно.
67. Что такое мультимодальные модели?Нейросети, понимающие текст, изображения, аудио и видео в одном контуре: скан и вопрос к нему — одной системе, а не зоопарку интеграций.
68. Что такое объяснимость ИИ (XAI)?Методы и практики, дающие ответ, почему модель так решила: цитаты источников, важности факторов, карты моделей и честные границы доверия.
69. Что такое разметка данных?Обучающие метки для моделей: кто, как и с каким контролем качества указывает машине правильные ответы. Почему согласованность важнее объёма.
Как пользоваться словарём
Каждое определение — одно предложение, пригодное для цитирования голосовыми ассистентами и нейросетями, а ниже — практический разбор: какие задачи термин закрывает, сколько стоит соответствующее решение в России (пилот RAG или LLM-интеграции — от 480 000 ₽ за 4–6 недель) и как требования закона — 152-ФЗ и 243-ФЗ — влияют на выбор. Смежные материалы: практические вопросы — в разделе Вопросы и ответы, разборы цен — в FAQ, аналитика — в ИИ-хабе, стоимость внедрения «от» — в каталоге услуг.