AI 与自动化术语表
AI 与自动化术语表以通俗易懂的语言解释 AI 智能体、LLM、RAG 和自动化术语；每个术语都配有简短示例，并说明其在 AI Flowi Workflow 中的应用。
术语之间相互链接，并链接到对应的组件页面，帮助您从理解定义逐步搭建可运行的配置。
更新于 · 51 个页面
本节由 Ai Flowi 撰写；事实核查日期：2026 年 10 月 21 日。
薪资、发票与 AI 员工管控术语
以下页内定义说明薪资、发票及 AI 员工管控术语。请用官方参考资料核对外部定义，并通过链接中的功能指南评估产品范围。
作者：Ai Flowi
更新日期：2026 年 10 月 21 日；事实核查日期：2026 年 10 月 21 日
本文介绍已有文档依据的产品功能。阅读证据政策。
这些定义不列出法定费率或申报操作指引。请与负责薪资或会计的人员核对适用年度及员工情况。
EPF：雇员公积金
EPF 是马来西亚的退休储蓄基金，也称为 KWSP。强制缴纳包括雇员与雇主的份额，并存入会员账户。
审核薪资记录时，应将退休储蓄缴纳、社会保障缴纳及每月税务扣款分开。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。将虚构薪资单上的雇员及雇主缴纳项目标识，与适用的官方指引进行比较。
Ai Flowi 的薪资计算使用按年度保存的法定计算表；这些计算表需要每年审核。
来源：KWSP 强制缴纳指引；核查日期：2026 年 10 月 21 日。
SOCSO：社会保险机构
SOCSO 也称为 PERKESO，通过包括工伤及伤残保障在内的计划，提供社会保障。
讨论薪资时，应分别明确机构及具体缴纳项目或计划。不要用 SOCSO 泛指所有法定扣款。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。审核薪资单时，将社会保障缴纳与退休储蓄项目分开。
人力资源与薪资指南介绍法定项目计算记录；记录薪资批次不会转移资金。
来源：PERKESO 简介与职能；核查日期：2026 年 10 月 21 日。
EIS：就业保险制度
EIS 是由 PERKESO 管理的就业保险。其福利包括求职支援及培训相关援助，须符合资格条件。
根据相关计划指引检查记录时，应将就业保险作为独立薪资项目。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。在虚构薪资检查清单中明确标识 EIS 项目，资格则留给负责审核人确认。
Ai Flowi 的年度法定计算表在薪资计算中涵盖 EIS；计算表仍须审核。
来源：PERKESO EIS 福利说明单；英文页，核查日期：2026 年 10 月 21 日。
PCB：每月预扣税
PCB 指Potongan Cukai Bulanan，即从员工薪酬中每月扣除的税款。HASiL 的雇主指引区分扣税与缴交税款。
仅有计算或扣款记录，不能证明已缴交税款。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。审核虚构薪资记录中的扣款项目，再另行检查实际缴交凭证。
Ai Flowi 薪资功能通过年度法定计算表计算 PCB；它不会转账。
来源：HASiL 雇主责任指引；核查日期：2026 年 10 月 21 日。
UBL 2.1 e-Invoice：结构化发票数据
UBL 2.1 是官方 MyInvois 发票规范所引用的结构化文档格式。发票文档版本 1.1 启用签名验证。
发票格式与完成提交，是需要分别检查的两件事。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。讨论签署或提交前，先检查虚构发票已准备的数据。
Ai Flowi 会计 AI 员工按马来西亚 e-Invoice 格式（UBL 2.1）准备发票数据。目前尚不包含向 LHDN MyInvois 提交的功能。
来源：官方发票 v1.1 规范；核查日期：2026 年 10 月 21 日。
人工参与的审批：操作前的授权
在 AI 员工中，人工参与的审批，是按操作风险类别实施的决策管控。
AI 可撤销写入默认等待审批，企业主可将其设为自动执行；不可撤销写入和资金相关操作始终需要审批；资金相关操作需要第二位审批人；审批不会转移资金。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。请企业主检查拟议记录变更及理由，再决定允许哪些操作。
请阅读审批规则了解操作边界。学习改进需要另行审批。
仅可追加的审计日志：保留历史记录
Ai Flowi 的活动日志记录 AI 决策、写入、审批及被拒绝的操作尝试。审计与审批事件不能被编辑或删除。
仅可追加是对历史记录的保护；它不能证明决定正确，或外部操作已完成。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。将审批条目与拟议变更进行比较，不要把审批当成已经送达的证明。
基于角色的访问：按分工授予权限
Ai Flowi 的角色及部门授权决定完整、有限或无访问权限；敏感字段另有授权。薪资与银行资料需要额外验证。
记录也须经过企业归属及权限检查。
示例说明——仅展示设置示例，并非客户实际成果。将虚构员工获准查看的范围，与人力资源角色的预定职责进行比较。
单凭角色名称，不能证明有权访问每个字段。请阅读访问管控，并确认拟议任务采用的权限。
全部术语（A–Z）
- 智能体记忆
智能体记忆包括对话历史、任务笔记和经过筛选整理的知识。了解 AI Flowi Workflow 中的记忆保留、遗忘与隔离检查。
- 智能体规划：前提条件、依赖关系与重新规划
制定包含前提条件、证据和预算的智能体计划，使执行过程可观测。了解源信息发生变化时，依赖该信息的工作为何会失效。
- AI 智能体护栏
AI 智能体护栏结合工具权限、输入检查、基于模型的检测和人工审核。了解各项措施的不同作用与局限。
- AI 智能体技能
AI 智能体技能将可复用的任务指令与明确的能力边界结合起来。通过组件目录中的示例，比较技能、提示词和工具。
- AIOps：了解告警关联及其局限
通过一组模拟告警、重复告警分组和相互冲突的信号，理解 AIOps，并明确对故障成因提出假设时的边界。
- API 网关：了解入口路由、策略与后端边界
API 网关在后端执行之前处理入口路由和策略。比较各方职责、业务写入的证据以及绕过网关的风险。
- API 集成
通过请求约定、身份验证、数据结构映射和异步导出完成状态，了解 API 集成，并参阅分页和速率限制相关内容。
- API 分页：跟踪分页边界与数据完整性
跟踪游标边界、重复 ID 和缺失页面。区分单页 API 请求成功与完整获取整个数据集合。
- API 速率限制：重试前先阅读给定的接口约定
解读虚构 API 的配额、共享容量和重试时机。区分安全的读取操作与完成状态未知的写入操作。
- 自主 AI 智能体
从行动范围、工具权限、停止规则和人工批准等方面理解自主 AI 智能体。包含一个范围受限的研究示例。
- 计算机视觉：区分图像证据、识别与推断
了解计算机视觉的作用，比较分类、检测和分割，并区分图像中可见的证据与缺乏依据的推断。
- 上下文工程
了解上下文工程：选择指令、证据、工具结果和历史记录，同时保留来源信息并管理上下文容量限制。
- 对话式 AI
了解对话式 AI、对话上下文和回复生成，并查看示例、失败案例以及有组件目录依据的 AI Flowi Workflow 相关说明。
- 数据标注：标签、分歧与审核证据
通过涵盖八条消息的标注指南、审核人员的独立标注、分歧记录和明确的裁决规则，了解数据标注。
- 数据清洗：缺失值、冲突与重复数据
为缺失值、单位、冲突和重复数据制定清洗规则。保留原始记录，并在加载数据之前审核尚未解决的决策事项。
- 事件驱动架构：区分事件、命令与交付保证
通过事件标识、每份文档的事件顺序以及消费者接收事件的顺序，了解事件驱动架构及经测量确认的交付局限。
- 提取、转换、加载：ETL 与 ELT 工作流边界
了解 ETL 与 ELT 的阶段顺序、被拒绝的数据行、数据核对、检查点，以及组件目录中读取、转换和写入组件的局限。
- 少样本提示
少样本提示是在提示词中加入示例。比较不含示例的指令、边界示例以及单独留出的模拟评估案例。
- 微调与迁移学习：改变权重与提供上下文的区别
了解微调改变了什么、它与迁移学习的关系，以及何时适合为任务提供提示示例或使用检索。包含评估工作表。
- 函数调用
函数调用将模型选择工具与通过验证后执行工具分开。了解数据结构、观察结果、失败处理和只读工具的边界。
- 生成式 AI：生成草稿与核实事实的区别
什么是生成式 AI？比较分类、摘要生成和回复草拟，再检查一项编造的交付承诺以及文档明确说明的组件局限。
- HTTP 状态码：响应类别与应用操作成功的区别
解读 HTTP 响应类别，区分预期状态、有效响应体、已完成的操作效果以及隐私数据泄露。
- 人工智能中的智能体：示例
通过观察与行动示例，了解反射型、基于目标、基于效用和学习型智能体，并查看范围受限的软件示例及其局限。
- 知识图谱：为实体、关系与证据建模
使用实体 ID、关系三元组、证据和有效性信息，为小型知识图谱建模。区分明确的关联与语义相似性。
- LLM 依据锚定
LLM 依据锚定将回复中的论断与证据关联起来。查看模拟的论断与文本段落对应记录，区分有依据、缺乏依据和与证据矛盾的论断。
- LLM 幻觉
通过档案示例对 LLM 幻觉进行分类：编造的参考资料、缺乏依据的操作流程、矛盾，以及针对各类问题的修正方法。
- LLM 可观测性：追踪记录、指标与缺失证据
了解 LLM 日志、指标、追踪记录和评估。区分耗时未知与耗时为零，也区分组件目录所述的评估能力与原生追踪功能的证据。
- LLM 结构化输出
LLM 结构化输出将回答组织为字段。在使用这些数据之前，了解必填值、未知状态、数据结构检查和证据验证。
- LLM 温度与 top-p：采样计算示例
通过四个简化示例概率、核采样截断阈值、温度缩放和重复输出的评估日志，了解 LLM 温度与 top-p。
- 低代码与无代码：了解配置、扩展与测试
通过 CSV 检查，比较低代码、无代码和手动处理。了解为什么可视化配置仍然需要约定、凭据和测试。
- 机器学习流水线：训练与推理的边界
了解机器学习流水线的各个阶段、训练与推理的边界、数据集分离、模型版本以及提交时的数据泄露。
- 命名实体识别：实体、标签与边界
了解命名实体识别如何识别文本片段及其类型、处理别名和歧义，以及它与实体链接和文档标签的区别。
- 自然语言处理：任务、输入与语言歧义
通过六条虚构消息了解 NLP，涵盖提取、分类、摘要生成、内容生成以及尚未消除的语言歧义。
- OCR：识别出的文本不等于已核实的文档数据
了解 OCR 的含义，检查字符和小数错误，并将识别出的文本、拟定的字段与对原始资料的核实结果分开。
- AI 产生式系统：事实、规则与冲突消解
了解 AI 产生式系统如何匹配事实与规则、解决相互竞争的行动并终止执行，附符号推演示例。
- 提示词工程
通过模拟的信息提取示例了解提示词工程，涵盖指令、示例、输出约定和受控评估。
- React Agent（ReAct 智能体）
ReAct 智能体使用行动与观察循环。了解可观测的工具执行轨迹、有明确边界的停止条件，以及这种模式与函数调用的区别。
- 反向 ETL：了解业务数据激活与写入边界
反向 ETL 将分析数据送入业务系统。逐步分析字段归属、过时更新、缺失记录和重复批次。
- RPA 与 AI
从输入与行动边界比较 RPA、API 自动化和 AI 解读能力，并通过示例说明何时适合使用规则或外部桌面工具。
- 语义搜索
语义搜索根据含义检索，而非要求措辞完全一致。探讨流程阶段不匹配、查询歧义和检索相关性。
- 合成数据：构建测试示例，但不声称已匿名化
构建包含六行虚构咨询记录的测试数据，涵盖正常、空白、冲突和格式错误的字段。区分测试覆盖范围与匿名化声明。
- 文本分类：标签、拒绝判定与评估
通过模拟的文档分类体系、混淆矩阵和组件目录所述的能力边界，定义文本分类标签、拒绝判定规则和留出评估。
- 文本嵌入
文本嵌入将文本表示为向量。了解兼容的嵌入空间、Message 到向量的数据约定，以及相似性无法证明的事项。
- 统一 API：服务 API 之间的共享约定
通过两个虚构的源数据结构、共享记录、能力覆盖范围以及 AI Flowi Workflow 中适配器的局限，解释统一 API。
- 向量数据库
通过来源关联、文档修订、停用检查以及重建一致且可搜索的数据集合，了解向量数据库。
- 什么是 LLM？
什么是 LLM？了解大语言模型、词元预测、训练与推理的区别，以及模型与其应用之间的边界。
- 什么是对话智能
对话智能将经授权使用的对话文本记录转化为可供审核的洞察。了解证据要求、分析局限和 Flowi 组件的作用。
- 什么是对话式商务
对话式商务将产品咨询与购买决策联系起来。了解咨询与交易的边界，并查看一个能力受限的 Flowi 示例。
- 什么是 CRM 自动化
从客户记录标识、允许的更新和失败处理等方面了解 CRM 自动化，附一个功能有限的电子表格登记表示例。
- 什么是 RAG？
RAG 指检索增强生成：检索证据、构建上下文并生成答案。了解其架构和可能失效的环节。
- 工作流编排：协调依赖关系、状态与恢复
利用阶段状态和前提条件的证据协调依赖关系。检查一份重启记录中的校验、核实和后续处理。
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