永續 AI 資料庫

Transformer 是以注意力機制建模序列關聯的神經網路架構。訓練時可平行計算序列位置；自迴歸生成通常仍逐步產生後續詞元。

傳輸層安全協定是保護網路通訊的協定，透過協商金鑰及驗證機制提供機密性與完整性，實際安全性依版本、設定及憑證驗證而定。

欠擬合是模型未充分學到資料中的有效關係，導致訓練與新資料表現都不理想的現象，可能與模型容量、特徵或訓練不足有關。

非監督式學習是從沒有預先標記目標答案的資料中探索結構或模式的方法，常用於分群及關聯分析，結果仍須業務解讀。

驗證資料集是用於模型選擇、調整超參數或觀察訓練進度的資料集合，應與訓練及最終測試資料分開，以降低評估偏誤。

向量資料庫是能儲存向量表示並支援相似性查詢的資料管理系統，通常搭配索引及中繼資料，協助從大量內容中找出相關項目。

事件回呼通知是在指定事件發生時，由來源系統主動向接收端傳送通知的整合方式，常透過 HTTP 請求啟動後續處理流程。

WebSocket 是讓用戶端與伺服器建立持續雙向連線的通訊協定，雙方可主動送出訊息，適用於需要即時互動的應用。

工作流程編排是管理多個任務的順序、條件與依賴關係，使服務共同完成整體流程的機制，可包含等待、重試及失敗處理。

工作區是應用程式組織某項工作所需檔案、資料夾與相關設定的範圍。在桌面 AI 或開發工具中，它通常協助使用者指定資料來源與成果位置；實際包含單一資料夾、多個資料夾或哪些設定，依產品而定。

零信任是在可能已遭入侵的環境下，針對每次資源存取作出明確且最小權限決策的安全概念，避免只依網路位置給予隱含信任。

零樣本提示是在沒有提供該任務示範答案的情況下，以指令或問題要求模型執行任務的方式，依賴既有模型能力及提示清楚程度。