从Prompt Engineering到RAG：产品经理如何让AI更「聪明」？

最新推荐文章于 2025-12-18 11:52:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 11:52:33 发布 · 1k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

人工智能的竞争已经从「谁的模型更强」转向「谁能用得更好」。在大模型 API 逐步开放的今天，Prompt Engineering（提示词工程）和RAG（检索增强生成）成为AI产品经理的核心技能，它们决定了你的AI体验是“聪明绝顶“，还是”胡言乱语“。

本篇文章将从基础概念、应用场景、产品设计策略等角度，讲解如何通过Prompt Engineering和RAG让AI变得更“聪明“，打造更精准、更高效、更可靠的AI体验。

一、Prompt Engineering：让大模型听懂你的话

1. 什么是 Prompt Engineering？

Prompt Engineering，本质上是用合适的语言方式引导AI生成符合预期的结果。大模型的能力取决于输入的指令（Prompt），而不同的Prompt设计会导致完全不同的AI行为。

在这里插入图片描述

简单来说，Prompt Engineering就是教AI如何正确理解和响应用户需求，让它少胡说八道，多给出有用答案。

2. Prompt 设计的 5 大核心技巧

1）提供清晰的角色设定❌「请给我一个产品设计方案。」（AI可能随便胡诌） ✅「你是一位经验丰富的SaaS产品经理，请基于用户反馈数据分析，设计一份改进方案。」（限定AI角色，提高专业度）

2）限制输出格式，避免回答不稳定❌「总结这篇文章的核心内容。」（输出格式可能混乱） ✅「请用3 点bullet形式总结文章内容，每点不超过20 字。」（让AI的输出更加结构化）

3）增加示例，提高回答质量
❌「写一条营销文案。」（风格随机，质量不稳定）
✅「写一条类似苹果发布会风格的营销文案，示例如下：[示例内容]。」（提供示例，让AI学习）

4）拆解复杂任务，减少错误
❌「分析这篇文章并生成一篇500字的评论。」（任务太大，AI可能犯错）
✅「首先总结文章的3个核心观点，然后针对每个观点写一段评论，最后整合成完整评论。」（逐步引导AI，减少错误）

5）使用约束条件，防止 AI「跑偏」
❌「写一篇关于AI的介绍。」（范围太广，可能答非所问）
✅「用200字以内介绍大模型在 SaaS 产品中的应用，不要涉及技术原理。」（加上限制，确保AI生成符合需求的内容）

3. Prompt Engineering 的应用场景

智能客服：设计标准化Prompt让AI统一回答风格，提高一致性
营销文案：通过示例和角色设定，提升AI生成文案的品牌调性
内容生成：让AI生成更精准的新闻摘要、用户报告、产品描述
代码生成：用Prompt限制编程语言、代码格式，提高代码质量

Prompt Engineering的核心是如何精准地告诉AI你需要什么，但它仍然受限于模型的训练数据，如果AI的知识不够，就很难做出正确的决策。这时候，就需要 RAG了！

二、RAG：让 AI 学会查资料，而不是瞎编

1. 什么是RAG？

大模型的“幻觉问题”众所周知：它可能一本正经地胡说八道。
RAG（Retrieval-Augmented Generation检索增强生成）是目前最有效的解决方案之一，它允许AI在回答问题时查找外部数据库，确保答案基于真实信息，而不是“猜”。

2. RAG 的核心工作方式

1️⃣ 用户输入问题 →
2️⃣ 系统先去数据库/知识库里检索相关资料 →
3️⃣ 把检索到的资料当作 Prompt 发送给 AI，让它基于真实数据生成答案

3. RAG 适合哪些场景？

企业内部知识问答：员工可向AI询问企业内部文档，而AI直接查询知识库后回答
金融/法律/医疗 AI 助手 ： AI需要基于最新法规、医疗指南、金融数据回答问题，不能仅靠模型训练数据
智能搜索系统 ：大模型+RAG可以让搜索更精准，而不是单纯列出网页链接
产品推荐/比价 ： AI可以实时查询商品信息，给出更符合用户需求的推荐

4. RAG 的产品落地思路

产品经理在落地RAG时，需要关注以下关键点：
✅ 数据源质量：确保AI访问的数据是权威、最新的（避免垃圾信息影响结果）
✅ 查询效率优化：用向量数据库（如 FAISS、Chroma）提高查询速度
✅ API 设计：保证AI能够通过API访问外部知识库，确保数据流畅对接
✅ 用户体验优化：让AI 告知信息来源，提升用户信任度

三、如何结合Prompt Engineering和RAG，让 AI 更“聪明”？

单独使用Prompt Engineering或 RAG，都有明显的局限性：

两者结合的核心逻辑是：
用Prompt Engineering提高AI的思考能力，用RAG赋予AI查找新知识的能力。

Prompt Engineering = 训练它的沟通能力，让它理解指令、表达精准
RAG = 给它一本知识手册，让它能查资料、回答更准确

两者结合，就能打造出既「听得懂」又「答得对」的 AI 助手。

示例：智能法律助手

方法 1（仅 Prompt Engineering）
「请解释‘合同违约责任’的法律条款。」（AI 可能基于已有训练数据生成答案，但可能不准确）

方法 2（Prompt Engineering + RAG）
1️⃣ 先用 RAG 检索最新的法律法规
2️⃣ 再用 Prompt Engineering 引导 AI用更清晰、结构化的方式回答

「请根据《合同法》第 XX 条的内容，结合以下法律文件[文档链接]，总结‘合同违约责任’的法律条款，并用 3 条要点概括。」（确保 AI 生成的内容基于真实法律条款）

四、总结：让AI从聪明到可靠

Prompt Engineering让AI变得更“听话“，而RAG让AI变得更“靠谱“。产品经理的目标🎯 是结合两者，让AI既能理解需求，又能查到正确答案。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
在这里插入图片描述

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用