在产品经理跟团队沟通时经常听到“技术黑话”，AI领域内的每个人都在讲着这些“技术黑话”，这让很多打算转型AI产品经理的人陷入焦虑。其实，这些名词背后的逻辑，就是成本与效果的权衡（Trade-off）。咱不讲原理，用一个“超级实习生”的比喻，一次性把 LLM、RAG、Fine-tuning 和MCP 讲清楚。

01 LLM（大语言模型）：名牌大学毕业生

把 LLM（如 Deepseek、Gemini、GPT、Claude）想象成一位刚毕业的名牌大学生。

能力：通识教育满分，逻辑好，文笔好，什么都懂一点。

短板：他不知道你公司的内部机密（私有数据），而且他的知识截止到毕业那年（数据时效性）。如果你问他“咱们公司上个月的销售额是多少？”，他只能一本正经地胡说八道（幻觉）。

02 RAG（检索增强生成）：给他发一本“员工手册”

为了让这个实习生能回答公司内部问题，最快的方法是什么？
不是送他回学校重造，而是给他一本《员工手册》和《最新数据库》，允许他开卷考试。 这就是 RAG。

原理：用户提问 -> 系统先去知识库找答案 -> 把答案和问题一起扔给 LLM -> LLM 整理语言输出。

优势：便宜、快、数据实时更新。如果手册错了，改手册就行，不用换人。

产品经理知识点：80% 的企业级应用（客服、知识库、文档分析）首选 RAG。

03 Fine-tuning（微调）：送去读“在职研究生”

如果你发现这个实习生虽然能查手册，但说话总是“学生气”，或者在处理极度专业的医疗、法律术语时理解不到位，这时候就需要 Fine-tuning，这相当于送他去读一个专项训练班。

原理：用大量特定格式的高质量数据，重新训练模型。

优势：他能学会特定的“行话”、语气（比如模仿鲁迅风格），或者在特定窄领域表现出专家水平。

劣势：贵、慢、维护难。 就像培养专家，一旦新知识来了，还得重新训练。

产品经理知识点：只有当 RAG 搞不定（比如需要极强的风格模仿或极复杂的指令遵循）时，才考虑微调。

04 MCP（模型上下文协议）：通用的“USB 接口”

以前，想让 LLM 操作你电脑里的文件、或者连接公司的飞书/钉钉，研发需要写一堆乱七八糟的“胶水代码”来连接。

MCP 就像是给这个实习生配了一个“万能 USB 接口”。

原理：制定一套标准，让模型连接本地数据（Local）和远程工具（Remote）变得像插 U 盘一样简单。

产品经理知识点：这是 AI Agent（智能体）落地的基础设施。如果你的产品愿景是“让 AI 帮用户操作工具”，一定要关注 MCP。

一句话总结：

• LLM 是底座，决定了天花板。
• RAG 是外挂，解决了“不知道”的问题（高性价比）。
• Fine-tuning 是内功，解决了“不专业”的问题（高成本）。
• MCP 是桥梁，解决了“手伸不长”的问题（连接力）。

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