大语言模型 (LLM)
AI / MCP定义
大语言模型是一种在海量文本数据上训练的神经网络，能够理解并生成人类语言。LLM 为 AI 助手、代码生成器和自主智能体提供动力。
与 CrawlForge 的关联
Claude、GPT 和 Llama 等 LLM 是强大的推理者，但存在一个根本性限制：它们无法访问实时网络。它们的知识在训练时就被冻结，因而对于需要最新信息的任务并不可靠。
CrawlForge 通过 MCP 工具为 LLM 提供实时网页访问能力，弥合了这一差距。当 LLM 需要最新数据——实时价格、近期新闻、更新后的文档——时，它会调用 CrawlForge 工具来获取并提取这些信息，然后对新鲜数据进行推理。
相关 CrawlForge 工具
相关术语
AI 智能体
AI 智能体是由大语言模型驱动的自主系统，能够对任务进行推理、做出决策，并通过使用工具来采取行动。智能体超越了简单的聊天机器人，能够规划并执行多步骤工作流。
Token
token 是语言模型处理的基本文本单位。文本在被模型处理前会被切分为 token（每个 token 大约 4 个字符或 0.75 个单词）。token 数量决定了成本和上下文限制。
上下文窗口
上下文窗口是语言模型在单次请求中能够处理的最大文本量（以 token 计）。它同时包含输入提示词和生成的输出。
检索增强生成 (RAG)
RAG 是一种将信息检索与文本生成相结合的 AI 架构。它先从外部来源检索相关文档，再将其作为上下文供语言模型生成准确且有依据的回答。