Chèn thuật ngữ là một kỹ thuật prompt nhúng trước các thuật ngữ dành riêng cho ngành và định nghĩa của chúng vào lời nhắc để ngăn chặn việc diễn giải và sử dụng sai AI một cách mờ nhạt.
Glossary Insert là một kỹ thuật prompt chèn trước các từ viết tắt, thuật ngữ kỹ thuật và định nghĩa của chúng cụ thể vào ngữ cảnh của lời nhắc hệ thống hoặc RAG, cho phép AI sửa chữa ý nghĩa của các thuật ngữ một cách duy nhất. LLM có xu hướng hiểu sai các thuật ngữ nội bộ không tồn tại trong dữ liệu đào tạo hoặc các từ đa nghĩa có nhiều nghĩa trong ngành (ví dụ: "đám mây" là thuật ngữ thời tiết hay thuật ngữ CNTT?) và việc chèn thuật ngữ được sử dụng để ngăn chặn sự hiểu sai này. Trong hoạt động thực tế, nếu số lượng thuật ngữ vượt quá vài trăm, có nguy cơ là nó sẽ lấn át cửa sổ ngữ cảnh và làm tăng chi phí, do đó, tại hiện trường, một thiết kế thu hẹp xuống còn 50-100 từ được sử dụng thường xuyên và nhúng chúng hoặc chỉ thu thập các thuật ngữ cần thiết bằng RAG một cách linh hoạt đã được áp dụng rộng rãi. Kể từ năm 2026, tính năng ``chèn thuật ngữ động'', vector hóa chính bảng thuật ngữ, trích xuất và chỉ đưa vào các thuật ngữ có trong văn bản câu hỏi, được cho là đang trở nên phổ biến.