AI slovar

AI, ki nalogo opravi v več korakih sam: načrtuje, uporablja orodja (brskalnik, datoteke, e-pošto, druge programe), preveri rezultat in nadaljuje, dokler ni končano. Razlika od klepetalnika: klepetalnik odgovori, agent naredi.

Primer: "Poišči vse neplačane račune iz prejšnjega meseca, pripravi opomnike in mi jih pokaži pred pošiljanjem."

Glej tudi: Subagent, MCP (Model Context Protocol), Uporaba računalnika

Uredba EU, ki ureja razvoj in uporabo AI glede na tveganje: nekatere rabe prepoveduje, za visoko tvegane (na primer pri zaposlovanju) zahteva stroge pogoje, za večino vsakdanje rabe pa predvsem preglednost. Veljati je začela avgusta 2024, obveznosti pa se uvajajo postopoma v več letih.

Glej tudi: Zasebnost podatkov pri AI

AI, vgrajen v orodje, ki ga že uporabljate (e-pošta, urejevalnik besedil, CRM, računovodski program), in vam pomaga pri delu v tem orodju. Microsoft Copilot je najbolj znan primer, a izraz se uporablja splošno.

Glej tudi: Klepetalnik, Agent

Programski vmesnik, prek katerega model uporabljate iz lastne aplikacije ali avtomatizacije, brez klepetalnika. Pri API-ju plačujete po porabi (po tokenih), ne s fiksno mesečno naročnino.

Glej tudi: Token, Predpomnjenje pozivov

Standardiziran nabor nalog, s katerim primerjamo modele. Rezultati so koristni za grobo primerjavo, a ne povedo vsega: model, ki blesti na testu, ni nujno najboljši za vašo nalogo. Najzanesljivejši test je preizkus na lastnih primerih.

Glej tudi: Vodilni model

Postopek, pri katerem manjši model uči posnemati večjega. Rezultat je cenejši in hitrejši model, ki za pogoste naloge ohrani velik del zmogljivosti večjega.

Glej tudi: Parametri

Dodatno učenje obstoječega modela na vaših primerih, da se prilagodi posebni nalogi ali slogu. Za večino podjetij je danes bolj praktično dobro navodilo, skill ali RAG, ker so cenejši in jih lažje posodobite.

Glej tudi: RAG (iskanje z generiranjem), Skill (veščina)

AI, ki ustvarja novo vsebino: besedilo, slike, zvok, video ali programsko kodo. Ne išče že obstoječih odgovorov, ampak jih sestavi sproti na podlagi vzorcev, ki se jih je naučila.

Glej tudi: Veliki jezikovni model (LLM), Halucinacija

Ko model samozavestno navede nekaj, kar ni res: izmišljen podatek, vir, citat ali številko. Zgodi se, ker model sestavlja verjetne odgovore, ne pa preverjenih. Tveganje zmanjšate tako, da modelu daste lastne vire, zahtevate navedbo virov in pomembne podatke vedno preverite.

Glej tudi: RAG (iskanje z generiranjem), Generativna AI

Program, s katerim se pogovarjate v naravnem jeziku. Sodobni klepetalniki (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot) so vmesnik do velikega jezikovnega modela, pogosto z dodatki, kot so iskanje po spletu, branje datotek in povezave z drugimi orodji.

Glej tudi: Veliki jezikovni model (LLM), AI asistent (copilot)

Povezava med AI asistentom in drugo aplikacijo (Gmail, Google Drive, Notion, Slack ...), ki asistentu omogoči branje ali urejanje podatkov v njej. Večina konektorjev danes temelji na MCP.

Glej tudi: MCP (Model Context Protocol)

Največja količina besedila (v tokenih), ki jo model upošteva naenkrat: vaše navodilo, priložene dokumente, dosedanji pogovor in njegov odgovor. Kar pade izven okna, model "pozabi". Večje okno pomeni, da lahko v en pogovor naložite daljše pogodbe ali več dokumentov hkrati.

Glej tudi: Token

Odprt standard, prek katerega se AI asistent poveže z drugimi orodji in podatki: e-pošto, koledarjem, CRM-jem, bazo podatkov, datotekami. Deluje kot univerzalni priključek: ko ima orodje MCP strežnik, ga lahko uporabljajo različni AI asistenti.

Glej tudi: Konektor, Agent

Zmožnost modela, da poleg besedila razume ali ustvarja tudi slike, zvok, video ali dokumente, kot so PDF-ji in preglednice. Multimodalen model lahko na primer prebere fotografijo računa in izpiše postavke.

Glej tudi: Veliki jezikovni model (LLM)

Model, katerega parametre (uteži) lahko prenesete in ga poganjate na lastni strojni opremi ali v lastnem oblaku. Prednost: podatki ne zapustijo vašega okolja. Slabost: potrebujete zmogljive računalnike in znanje za vzdrževanje.

Primer: Slovenski model GaMS in družina modelov Llama sta modela z odprtimi utežmi.

Glej tudi: Parametri, Zasebnost podatkov pri AI

Številke v modelu, ki se nastavijo med učenjem in v katerih je shranjeno, kar se je model naučil. Modeli imajo od nekaj milijard do več bilijonov parametrov. Več parametrov običajno pomeni zmogljivejši, a dražji in počasnejši model.

Glej tudi: Učenje in sklepanje, Odprte uteži (odprtokodni model)

Ko pri API-ju večkrat pošljete enak začetek prompta (na primer dolg priročnik), ga ponudnik shrani in ga pri naslednjih klicih zaračuna precej ceneje. Pri avtomatizacijah lahko to stroške občutno zniža.

Glej tudi: API, Token

Besedilo, s katerim modelu poveste, kaj želite. Dober prompt vsebuje kontekst (kdo ste in za koga je rezultat), nalogo, primer želenega rezultata in omejitve. Kakovost odgovora je močno odvisna od kakovosti prompta.

Primer: Namesto "Napiši mail" raje: "Napiši kratek, vljuden mail stranki, ki zamuja s plačilom 15 dni. Ton: prijazen, a jasen. Dolžina: največ 5 povedi."

Glej tudi: Sistemski prompt

Pristop, pri katerem AI pred odgovorom poišče ustrezne dele vaših dokumentov in odgovor oblikuje na njihovi podlagi. Tako odgovarja iz vaših podatkov (pravilnikov, priročnikov, pogodb) in ne iz splošnega znanja, kar zmanjša halucinacije.

Glej tudi: Vložitev (embedding), Halucinacija

Način delovanja, pri katerem model pred odgovorom nalogo razčleni in preveri korake. Odgovor traja dlje in stane več, je pa pri zahtevnejših nalogah (analize, izračuni, programiranje) opazno boljši.

Glej tudi: Veliki jezikovni model (LLM)

Naloga, ki jo AI izvede samodejno ob določenem času, na primer vsak ponedeljek zjutraj pripravi pregled prodaje. Rutina običajno zažene skill, zato je rezultat vsakič pripravljen na enak način.

Glej tudi: Skill (veščina), Agent

Uporaba AI orodij v podjetju brez vednosti ali odobritve vodstva, na primer zaposleni v brezplačni klepetalnik prilepijo pogodbo stranke. Tveganje ni AI sam, ampak to, da ni pravil, kaj se sme deliti in s katerim orodjem.

Glej tudi: Zasebnost podatkov pri AI

Navodila, ki veljajo za cel pogovor in jih model upošteva pred vsakim vašim sporočilom. Z njimi določite vlogo, ton, jezik in pravila. V orodjih jih pogosto najdete pod imeni "navodila po meri", "projekt" ali "instructions".

Glej tudi: Prompt (poziv, navodilo), Skill (veščina)

Zapisan postopek, ki ga AI asistent (na primer Claude) uporabi, ko prepozna ustrezno nalogo. Vsebuje navodila, predloge in po potrebi skripte. Skill je način, da ponavljajoče se delo v podjetju opišete enkrat, nato pa ga AI vsakič izvede enako.

Primer: Skill za pripravo ponudbe, ki vedno uporabi vašo predlogo, cenik in ton.

Glej tudi: Sistemski prompt, Rutina (načrtovano opravilo)

Pomožni agent, ki mu glavni agent preda del naloge. Več subagentov lahko dela vzporedno, vsak s svojim ozkim navodilom, glavni agent pa rezultate združi. Tako je delo hitrejše in bolj pregledno.

Primer: Tedenski pregled na ej-aj.si pripravijo trije subagenti, ki vzporedno zbirajo novice, in četrti, ki preveri vsako trditev.

Glej tudi: Agent

Nastavitev, ki določa, koliko naključnosti je v odgovorih. Nizka temperatura da bolj predvidljive in ponovljive odgovore, visoka bolj raznolike in ustvarjalne. V klepetalnikih je običajno ne nastavljate sami, pri uporabi prek API-ja pa jo lahko.

Glej tudi: API

Osnovna enota besedila, s katero dela jezikovni model. Token je lahko cela beseda, del besede ali ločilo. Po tokenih se računa cena uporabe prek API-ja in meri, koliko besedila model sprejme naenkrat. Slovensko besedilo porabi praviloma več tokenov kot enako dolgo angleško.

Primer: Beseda "podjetje" je lahko razdeljena na dva ali tri tokene.

Glej tudi: Kontekstno okno, API

Učenje je enkraten, zelo drag postopek, v katerem model nastane iz podatkov. Sklepanje je vsaka nadaljnja uporaba modela, ko vam odgovori na vprašanje. Ko plačujete naročnino ali API, plačujete sklepanje.

Glej tudi: Parametri, Fino uglaševanje

Skupno ime za računalniške sisteme, ki opravljajo naloge, za katere smo včasih potrebovali človeško presojo: razumejo besedilo, prepoznajo slike, odgovarjajo na vprašanja ali sprejemajo odločitve. Ko danes rečemo AI, večinoma mislimo na generativno AI, kot sta ChatGPT in Claude.

Glej tudi: Generativna AI, Veliki jezikovni model (LLM)

Zmožnost AI, da upravlja računalnik ali brskalnik kot človek: vidi zaslon, klika, tipka in izpolnjuje obrazce. Uporabno za programe, ki nimajo povezave (API ali MCP), je pa počasnejše in manj zanesljivo od neposredne povezave.

Glej tudi: Agent, MCP (Model Context Protocol)

Model, naučen na ogromni količini besedil, ki zna nadaljevati, povzemati, prevajati in pisati besedilo. Na njem temeljijo klepetalniki, kot so ChatGPT, Claude in Gemini. "Velik" se nanaša na število parametrov in količino učnih podatkov.

Glej tudi: Parametri, Token, Klepetalnik

Programiranje, pri katerem opišete, kaj želite, AI pa napiše kodo, pogosto ne da bi jo podrobno brali. Primerno za prototipe in interna orodja. Za sisteme, ki obdelujejo občutljive podatke ali denar, je pregled kode še vedno nujen.

Glej tudi: Agent

Zapis pomena besedila v obliki številk, ki omogoča iskanje po pomenu namesto po ključnih besedah. Na vložitvah temelji večina sistemov RAG: "odpoved pogodbe" in "prekinitev sodelovanja" sta si po pomenu blizu, čeprav nimata skupnih besed.

Glej tudi: RAG (iskanje z generiranjem)

Najzmogljivejši modeli največjih razvijalcev (OpenAI, Anthropic, Google in drugih), ki določajo, kaj AI trenutno zmore. Za vsakdanje naloge pogosto zadostujejo cenejši in hitrejši manjši modeli istih ponudnikov.

Glej tudi: Benchmark (primerjalni test)

Vprašanje, kam gredo podatki, ki jih vnesete v AI orodje, kdo jih vidi in ali se z njimi uči model. Poslovni paketi večjih ponudnikov običajno zagotavljajo, da se z vašimi podatki modeli ne učijo, pri brezplačnih različicah pa to ni nujno. Pred uvedbo preverite pogoje in GDPR.

Glej tudi: Senčna AI, Odprte uteži (odprtokodni model), AI Act (Akt o umetni inteligenci)