📘 大模型产品化全流程
AI产品经理 · 30章实战体系
🎯 30个模块
完整版
01
大模型时代的产品思维：从规则引擎到概率模型的范式转移，AI产品经理的新角色与核心能力。
范式转移 · 产品新角色
02
大模型技术基础速通：Transformer架构核心概念、Token与上下文窗口、预训练与微调的区别。
Transformer · Token · 微调
03
产品化第一步：需求分析与场景定义：如何识别“真需求”与“伪需求”，大模型适用场景的评估矩阵。
需求分析 · 评估矩阵
04
模型选型与评估：开源 vs 闭源模型对比、评估指标（BLEU、ROUGE、人工评估）、成本与性能权衡。
模型对比 · 评估指标
05
Prompt Engineering 产品化：系统提示词设计、Few-shot与Chain-of-Thought策略、Prompt模板管理与版本控制。
提示词 · CoT · 模板管理
06
RAG（检索增强生成）产品设计：知识库构建、向量数据库选型、检索与生成的协同优化。
RAG · 向量数据库 · 协同
07
Agent与工具调用设计：Function Calling机制、Agent工作流编排、多Agent协作模式。
Agent · Function Calling
08
微调策略与产品落地：LoRA与全量微调的选择、数据准备与清洗、微调后的模型评估与部署。
LoRA · 微调 · 部署
09
模型部署与推理优化：模型压缩（量化、剪枝）、推理加速（vLLM、TensorRT）、云端与边缘部署方案。
推理优化 · 量化 · 部署
10
AI产品用户体验设计：对话式交互设计原则、流式输出与加载状态、错误处理与兜底策略。
交互设计 · 流式输出
11
安全与合规：内容安全（幻觉、偏见、有害内容）、数据隐私（差分隐私、联邦学习）、合规框架（欧盟AI法案）。
安全 · 合规 · 差分隐私
12
评估与监控体系：线上评估指标（用户满意度、任务成功率）、模型监控（漂移检测、异常告警）、A/B测试设计。
监控 · 漂移检测 · A/B
13
产品迭代与运营：数据飞轮构建、用户反馈闭环、模型版本管理与灰度发布。
数据飞轮 · 灰度发布
14
成本控制与ROI分析：API调用成本、GPU资源成本、人力成本、投入产出比计算。
成本 · ROI · 资源优化
15
行业案例1：智能客服产品化：需求分析、模型选型、Prompt设计、部署与迭代全流程复盘。
智能客服 · 全流程复盘
16
行业案例2：AI写作助手产品化：从内容生成到风格控制，RAG与微调的结合实践。
写作助手 · RAG+微调
17
行业案例3：代码生成工具产品化：上下文理解、代码安全、IDE集成与用户体验。
代码生成 · IDE集成
18
行业案例4：教育辅导产品化：知识图谱构建、个性化学习路径、多模态交互。
教育辅导 · 知识图谱
19
行业案例5：医疗辅助诊断产品化：数据隐私、模型可解释性、临床验证流程。
医疗诊断 · 可解释性
20
行业案例6：金融风控产品化：实时推理、可解释性、监管合规要求。
金融风控 · 实时推理
21
行业案例7：法律文书助手产品化：长文本处理、引用准确性、专业术语控制。
法律文书 · 长文本
22
行业案例8：多模态产品化（图像+文本）：图文理解、图像生成、多模态搜索。
多模态 · 图文理解
23
产品化中的工程挑战：延迟优化、并发处理、数据管道设计、容错机制。
工程挑战 · 容错
24
团队协作与流程：产品经理与算法工程师的协作模式、需求文档规范、项目排期与风险管理。
团队协作 · 需求规范
25
从MVP到规模化：最小可行产品设计、用户增长策略、规模化后的架构演进。
MVP · 规模化架构
26
大模型产品化的未来趋势：多模态融合、端侧模型、Agent生态、具身智能。
未来趋势 · 具身智能
27
产品经理的AI素养进阶：如何持续学习、技术趋势判断、建立技术直觉。
AI素养 · 技术直觉
28
实战项目1：构建一个RAG问答机器人：从需求到部署的完整流程。
实战 · RAG问答机器人
29
实战项目2：设计一个AI Agent工作流：工具调用、状态管理、异常处理。
实战 · Agent工作流
30
课程总结与职业发展：知识体系回顾、作品集构建、面试准备与职业路径规划。
职业发展 · 面试准备