本文系统介绍了成为AI产品经理需要掌握的核心知识，包括大模型的训练流程和推理原理，提示词工程技巧，RAG和微调技术，以及新时代原型图工具和AI编程工具的应用。文章强调理解大模型底层原理对有效控制模型的重要性，并提供了实用技巧和方法论，帮助AI产品经理快速构建和验证AI产品原型，实现从理论到实践的跨越。

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开篇直接上图，本文结束(不是)

这也是成为 AI 产品经理必须吃透、搞清楚的所有内容。

搞透大模型本身

AI 产品经理跟普通人用 AI 不一样：

普通人跟 AI 的关系，类似主人身边的仆人，说啥做啥都在眼前，出问题了能第一时间控制补救

但 AI 产品经理跟 AI 关系，是皇上跟塞外将军的关系

你设计了个 AI 产品上线以后，大模型给你上演“将在外君命有所不受”的戏码，就完蛋了。

所以，你必须得把这“大将军”的脾气特性搞得非常透彻，并且确保能有效控制他。

大模型的核心原理，你不搞透的话，肯定可控制不住。

不需要啃论文，但是必须把两件事吃透：

1. 大模型训练流程

预训练做了什么事、得到了个什么东西

微调阶段做了什么事、得到了个什么东西、造成了什么弊病

RLHF 阶段做了什么事、埋下了什么隐患

比如，大模型的幻觉，仅仅是因为你问的问题它不知道么？

比如，都是拿公开数据训练的模型，为什么每家模型输出内容的风格不一样？

比如，为啥很多国内的大模型回答问题的开头和结尾跟 GPT 一模一样？

你得知道，这些都不是偶然，是训练方式带来的副作用。

2. 大模型的推理原理

首先，你应该知道了，大模型“思考问题”的方式跟人是不一样。

它给你输出的每个字，都像我们玩狼人杀“投si”的那个人一样，猜出来的。

不开玩笑，你把大模型的推理原理搞明白以后，再跟玩狼杀人白天投票的环节比一比就会发现，一毛一样。

这个底层原理，造就了大模型的种种弊病：

比如，数学计算很糟糕，连 9.8 和 9.11 谁大都不知道

比如，相同的问题每次输出的内容都不一样

比如，输入只要 1 块钱/百万 token，但输出却要 4 元

但凡你把这两件事吃透，就能理解提示词的重要性和提示词工程在“工程”什么了。

提示词和工程

“学”提示词你要天天满脑子想的是“套模板”，那就完蛋了。

提示词是连接你的需求和模型能力的中间键，

那些“模板”都是从模型能力侧出发的，并且太过死板（甚至有些是为了死板而死板）

写提示词就两件事：

把事情想全面，提供完善的背景信息，别跟个“渣男”似得这不说、那不说的

把需求说清楚，提供清晰的任务目标，别跟个“渣女”似得啥也不说就“你猜”

(当然认同以上的前提是你吃透了大模型的原理)

那么所谓学习提示词，其实就是在学习怎么把一件事情表达清楚。

怎么学？

非常简单，透露一个小技巧。

魏源老师在清朝末期就通过《海国图志》教给我们了：“师夷长技以制夷”。

再说提示词工程：当你知道了大模型的缺陷，还又非得用它不可，就得想办法规避这些缺陷。

这就是工程的奥义。

所以，又绕回到大模型底层原理了。

我有总结四个法则，是这几年做项目、拆项目一轮轮归纳出来的，可以分享给大家：

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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