缩写表¶
本表用于统一中文早期中的英文缩写、中文译名和本书采用的工程口径。正文首次出现缩写时仍应给出全称或简短定义；本页用于回查，不替代章节中的概念解释。
| 缩写 | 全称 | 本书中的中文口径 |
|---|---|---|
| A2A | Agent-to-Agent | Agent 之间的互操作协议与任务交接边界 |
| ACL | Access Control List | 访问控制列表，常用于文档、字段或工具权限过滤 |
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能 |
| ANN | Approximate Nearest Neighbor | 近似最近邻检索，用于向量库索引 |
| API | Application Programming Interface | 应用程序接口 |
| CDC | Change Data Capture | 变更数据捕获，用于同步业务库变更 |
| CI/CD | Continuous Integration / Continuous Delivery | 持续集成与持续交付 |
| CoT | Chain of Thought | 思维链或推理轨迹 |
| CSP | Content Security Policy | 内容安全策略，用于限制前端资源加载与脚本执行 |
| DAG | Directed Acyclic Graph | 有向无环图，常用于数据编排或工作流 |
| DataAgent | Data Agent | 面向数据查询、分析、报告和解释的 Agent 系统 |
| DOM | Document Object Model | 文档对象模型，前端页面结构与脚本交互的基础抽象 |
| EDA | Exploratory Data Analysis | 探索性数据分析 |
| ETL / ELT | Extract Transform Load / Extract Load Transform | 数据抽取、转换和加载链路 |
| GOVERN | Govern | NIST AI RMF 的治理功能，强调风险治理结构、责任和流程 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形处理器，本书多用于模型训练和推理算力 |
| HITL | Human in the Loop | 人在回路，指人工审批、复核、接管或标注 |
| IAM | Identity and Access Management | 身份与访问管理 |
| IaC | Infrastructure as Code | 基础设施即代码 |
| JSON | JavaScript Object Notation | 结构化数据交换格式 |
| KPI | Key Performance Indicator | 关键绩效指标 |
| KV Cache | Key-Value Cache | Transformer 推理中的注意力缓存 |
| LLM | Large Language Model | 大语言模型 |
| LLM Gateway | Large Language Model Gateway | 统一模型调用、鉴权、限流、路由、审计的网关层 |
| MANAGE | Manage | NIST AI RMF 的管理功能，强调风险处置、监控和持续改进 |
| MAP | Map | NIST AI RMF 的映射功能，强调场景、影响、利益相关方和风险识别 |
| MCP | Model Context Protocol | 模型上下文协议，用于工具和上下文接入 |
| MEASURE | Measure | NIST AI RMF 的度量功能，强调风险测量、评估和证据收集 |
| MLOps | Machine Learning Operations | 机器学习工程运营体系 |
| NL2SQL | Natural Language to SQL | 自然语言到 SQL |
| OCR | Optical Character Recognition | 光学字符识别 |
| OLAP | Online Analytical Processing | 联机分析处理 |
| PII | Personally Identifiable Information | 个人可识别信息 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation | 检索增强生成 |
| RACI | Responsible, Accountable, Consulted, Informed | 责任分配矩阵 |
| RBAC | Role-Based Access Control | 基于角色的访问控制 |
| ReAct | Reasoning and Acting | 推理与行动交错的 Agent 模式 |
| Reranker | Reranking Model | 重排模型，用于检索候选再排序 |
| ROI | Return on Investment | 投入产出比 |
| SFT | Supervised Fine-Tuning | 监督微调 |
| SLA | Service Level Agreement | 服务等级协议 |
| SLO | Service Level Objective | 服务等级目标 |
| SSE | Server-Sent Events | 服务端事件流，常用于流式输出 |
| SQL | Structured Query Language | 结构化查询语言 |
| SRE | Site Reliability Engineering | 站点可靠性工程 |
| STT | Speech to Text | 语音转文字 |
| TCO | Total Cost of Ownership | 总拥有成本 |
| TTS | Text to Speech | 文字转语音 |
| TTFT | Time to First Token | 首 token 延迟 |
| VAD | Voice Activity Detection | 语音活动检测，用于判断说话开始和结束 |
| VLM | Vision-Language Model | 视觉语言模型 |
| Workflow | Workflow | 工作流；本书中需区分业务工作流、数据编排和 Agent Workflow |