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在大模型時代，技術(shù)的深度固然重要，但真正釋放價值的，往往是“廣度”的應(yīng)用。作者以親身實踐為線索，分享了從“鉆技術(shù)”到“用技術(shù)”的心路轉(zhuǎn)變，揭示了大模型落地過程中常被忽視的認(rèn)知誤區(qū)與應(yīng)用策略。

作為一名在AI大模型領(lǐng)域摸爬滾打的產(chǎn)品經(jīng)理，我發(fā)現(xiàn)很多剛接觸大模型的伙伴，容易陷入一個誤區(qū)：把大模型“供”起來，覺得它高深莫測、晦澀難懂，不敢輕易去嘗試。但在多個場景實踐后，我想分享最樸實的認(rèn)知：大模型就是個“黑盒子”，我們要做的不是敬畏它，而是玩命探索它的能力邊界，最終讓它為我們所用。

一般人接觸大模型的心態(tài)變化：高深莫測-不屑一顧-有點意思-晦澀難懂-原來如此。沒有接觸過大模型覺得高深莫測，無從下手；用了下智能體又不專業(yè)，覺得它也就這樣；開始使用大模型做一些業(yè)務(wù)，覺得還有點意思；隨著業(yè)務(wù)的復(fù)雜，大模型輸出的準(zhǔn)確性，各種調(diào)優(yōu)，需要了解大模型能力邊界等，又開始研究大模型底層，覺得大模型晦澀難懂；經(jīng)過一些大的業(yè)務(wù)項目，了解了大模型的運行機(jī)制，發(fā)現(xiàn)原來如此。到達(dá)原來如此這個地步就像你去餐館點餐一樣，不需要了解這道菜具體的制造工藝，你只需要說出你的需求即可。

一、破除對大模型的“高深“濾鏡

大模型的底層原理（如千億參數(shù)、Transformer架構(gòu)）確實復(fù)雜，但對產(chǎn)品經(jīng)理而言，大模型更像“能力未知卻可交互的黑盒“，但它不是“輸入問題就出完美答案”的魔法棒。

比如我最初做大模型應(yīng)用時，曾默認(rèn)它能“通吃”所有領(lǐng)域，能夠理解我所有的問題，結(jié)果往往結(jié)果不隨我所愿。這讓我明白：大模型是有能力邊界，只有通過“投喂任務(wù)+觀察結(jié)果”的反復(fù)測試，才能摸清它在哪些場景“超神”、哪些場景“拉胯”。與其敬畏它的“高深”，不如把它當(dāng)成需要琢磨的“工具”。

二、為了“用得準(zhǔn)”，需要做哪些事？

既然大模型是“黑盒”，如何讓它在業(yè)務(wù)中輸出準(zhǔn)確結(jié)果？我們圍繞“準(zhǔn)確性”落地了三類手段：

1. 微調(diào)：讓大模型更“懂”特定領(lǐng)域

大模型預(yù)訓(xùn)練的知識是通用的，但每個行業(yè)（如金融、醫(yī)療）有專屬術(shù)語與邏輯?！拔⒄{(diào)”就是用行業(yè)專屬數(shù)據(jù)再訓(xùn)練大模型，讓它貼合領(lǐng)域特性。

比如做金融客服大模型時，我們用銀行產(chǎn)品手冊、理財案例等微調(diào)后，它回答“基金定投怎么選“在這幾款基金方案上給與我建議和選擇”的專業(yè)性，遠(yuǎn)勝通用大模型。

2. RAG（檢索增強(qiáng)生成）：解決“知識過時+專業(yè)深度”問題

大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)有時間局限性（如訓(xùn)練到2023年），且對超細(xì)節(jié)專業(yè)內(nèi)容記憶有限。RAG的邏輯是：先從外部知識庫（企業(yè)文檔、行業(yè)數(shù)據(jù)庫等）檢索相關(guān)信息，再“喂”給大模型，讓它基于最新、最專業(yè)的內(nèi)容生成答案。像做法律文書輔助生成時，通過RAG實時調(diào)取最新法條與案例，大模型輸出的文書就不會出現(xiàn)“引用舊法”的低級錯誤。

3. Prompt優(yōu)化：用“精準(zhǔn)指令”引導(dǎo)輸出

Prompt（提示詞）是我們與大模型交互的語言。一份好的Prompt能讓大模型更精準(zhǔn)理解任務(wù)。不同場景有不同樣式的prompt，當(dāng)然這是其他前輩的總結(jié)，我們不能按部就班，應(yīng)該根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求優(yōu)化prompt，直到輸出我們需要的結(jié)果。

三、AI產(chǎn)品經(jīng)理的終極落點：回歸業(yè)務(wù)流

所有技術(shù)手段（微調(diào)、RAG、Prompt）都不是目的，讓大模型解決業(yè)務(wù)問題才是核心。

不要把大模型當(dāng)成孤立的“答題機(jī)器”和“神”，它只是業(yè)務(wù)流程的一環(huán)。比如做“AI面試助手”時，我們設(shè)計了“簡歷上傳→大模型匹配度評估→生成問題→用戶回答→大模型總結(jié)→生成新問題”的閉環(huán)工作流，讓大模型在每個環(huán)節(jié)精準(zhǔn)出力，同時通過流程保障結(jié)果連貫性。

比如做企業(yè)智能客服，業(yè)務(wù)目標(biāo)是“降低人工壓力、提升問題解決率”——此時大模型的價值，不是“話術(shù)多優(yōu)美”，而是“能否準(zhǔn)確識別問題、調(diào)用正確知識、給出能解決問題的回答”。

再比如做AI內(nèi)容生成工具，業(yè)務(wù)目標(biāo)是“提升內(nèi)容生產(chǎn)效率”——大模型就得快速生成符合平臺調(diào)性、無差錯的文案，同時降低運營的修改成本。

大模型脫離業(yè)務(wù)，技術(shù)玩得再花，也只是空中樓閣。

最后結(jié)論：別被大模型的“技術(shù)光環(huán)”唬住，也別沉迷于調(diào)Prompt、做微調(diào)的“技術(shù)快感”。作為AI大模型產(chǎn)品經(jīng)理，核心任務(wù)永遠(yuǎn)是：理解業(yè)務(wù)痛點→思考大模型能在哪環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值→用技術(shù)手段（微調(diào)、RAG等）讓大模型精準(zhǔn)出力→最終讓業(yè)務(wù)變得更好**。

把大模型當(dāng)成需要琢磨的“黑盒工具”，扎根業(yè)務(wù)去試、去調(diào)、去優(yōu)化，才是落地大模型應(yīng)用的正確姿勢。