大模型AI产品经理,会写prompt非常重要!小白速来!!!

在人工智能领域,产品经理的角色变得越来越重要,尤其是在理解和应用AI技术方面。本文讨论了AI产品经理在编写有效的prompt(提示词)方面的重要性,这对于确保AI模型能够准确理解和执行特定任务至关重要。

之前有同样想在AI领域创业的朋友有问过我,我的Ai产品经理是自己请,还是打算自己上。如果亲自操刀就会耽误一些时间,毕竟还是要了解AI和互联网产品经理之间的区别和技能。现阶段请人还可能会遇到不专业的,毕竟自己面试没有经验,主要初创阶段资金也不够理想。

我是这样做的,我是一边面试AI产品经理一边了解基础面的一些知识,另外prompt的工作不需要全职,请一个兼职即可。

在经历那么多天的面试以及学习,我招到了一个学习能力比较强的小伙伴一起来做产品方案。而在学习过程中我被割过韭菜,主要是两个方面,市面上的课程对真实项目的操刀可能很少,甚至比不过一些动手能力强的UP主。另外一方面就是讲的东西都是网上能搜到的。

所以这里说个题外话,也就是说如果你想要学到多一点实际项目经验,内部技术细节啊,产品架构等等,这是不太可能的,毕竟市面上能用的Ai 产品都没几个,大部分是套个agent框架壳子就完事了。

当然,我也求助了国外的一些朋友,国外项目的保密性会更严重,总的来说目前没有一个标准说你的需求文档该怎么写才是对的,你的项目技术选型怎么才是对的。都没有一个标准,只要你团队能理解你的需求是什么就可以了。

那怎么才能让你的团队快速理解你的需求,我认为不是需求文档而是提示词工程。

在此之前我写了需求文档,用原型标注,场景说明等等,做出来的东西的准确率很低而且有一些场景完全理解不到位,本质原因是开发者没办法理解到位。

上个月我们是如何解决这个问题的?细化需求文档。正是这样的思维让我们白搞了一个月。实际上prompt 提示词工程才是验证需求的基础,在这个过程当中你需要把角色以及它所要做事情用文字描述清楚,并且规范边界。

这是个比较难的事情。

难在全文字描述。

但是难也要做。

prompt你可以理解为定义的IO输入输出,是基于某个场景下的,这个很依赖你的模型对中文的理解能力,所以说我们的技术为什么选Qwen的原因。

而且Prompt可以很好的去验证你的想法,还有你的场景经验。

就拿我现在做消费医疗来说,如果对场景和传统的业务需求不理解,也就是行业know and how的事情,如果不理解根本写不出很好的prompt出来,即使写出来你的Ai产品输出的结果也是乱七八糟的。

把prompt写清楚并不是一个0门槛的事情,需要的是资深传统经验的老炮,这也是AI产品经理的核心价值。

在大模型时代,我们如何有效的去学习/入门AI产品经理?

现如今产品经理岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI产品经理薪资平均值约27336元, 而且,在一线城市北京,产品经理的均薪接近30K,在新一线城市、二线城市的薪资也很可观 。
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从产品经理这个岗位来说,无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看,依旧是个不错的岗位。

可能大家都想入门/转行AI产品经理,其中包括0经验的小白。都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,这里我直接把都打包整理好,希望能够真正帮助到大家

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,下面是我整理好的一套完整的学习路线,希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

二、AI产品经理入门手册

总共100套AI产品经理入门手册,无论你是否有无经验,都可学习成功转型!

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三、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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四大模型经典PDF书籍**

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

五大模型各大场景实战案例

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结语

一一AGI大模型学习 所有资源获取处(无偿领取)一一

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

<think>嗯,用户这次聚焦在“AI产品经理如何快入门并积累实战经验”的具体路径上,结合之前提供的职责和技能框架,显然是想落地执行方案。用户可能处于职业转型或入门阶段,对理论资源(如书籍)和实战缺口都有焦虑,需要可操作的步骤。 从引用看,用户特别标注了《AI产品经理:方法、技术与实战》这本书的价值[^1][^3],以及零基础入门的痛点[^2][^4],说明需要将书籍理论与实战结合的具体方法。同时隐私保护案例的引用[^5]暗示用户可能关注技术落地的合规性,这在后续建议中需融入。 核心矛盾在于:用户既需要快建立知识体系(时间敏感),又要避免“纸上谈兵”(结果导向)。因此回复要拆解为“知识构建-最小闭环-经验复用”三层递进策略: 1. **知识体系搭建**:必须强调《AI赋能》《AI产品经理》等书的框架性作用[^1][^3],但需指出重点章节(如需求分析、算法协作)避免通读。同时补充免费资源(吴恩达课程)降低门槛,这点用户引用[^2][^4]提到的小白焦虑很关键。 2. **最小可行性实践**:针对用户引用中提到的“缺乏实战指导”[^2],需设计低门槛项目。例如用ChatGPT API+Prompt工程模拟对话系统(规避算法黑箱),既能验证产品设计能力,又符合用户提到的“变更业务流程”特点[^4]。 3. **经验复利路径**:用户隐含需求是职业竞争力,因此要关联“中级阶段需企业级项目”[^3]。建议从内部优化项目切入(如用AI提升客服效率),引用电商案例[^3]说明如何量化结果——这直接解决用户“如何落地创收”的痛点[^2]。 最后隐私保护[^5]提示风险意识,需在项目设计中强调数据合规,这也符合当前行业趋势。职业社群建议则针对用户“缺乏职业规划”的迷茫[^2]。 相关问题设计需延续“理论-实践-进阶”逻辑,特别是“非技术背景转型”和“技术团队协作”这两点,用户引用[^2][^4]多次提及。</think>以下是针对AI产品经理入门与实战经验积累的系统指南,结合行业权威资源与实战方法论,分步解析核心路径: --- ### 一、知识体系构建:从0到1的认知升级 #### 1. **基础技术理解(无需编码,但需逻辑)** - **核心概念**:掌握监督学习($y=f(x)$)与无监督学习的区别、常见算法(如决策树$Gini=1-\sum(p_i^2)$、神经网络)的适用场景[^2] - **关键限制**:理解数据偏差、过拟合($E_{test} > E_{train}$)等风险对产品的影响[^5] - **学习资源**: - 书籍:《AI产品经理:方法、技术与实战》(需求分析→产品落地全流程)[^1][^3] - 课程:吴恩达《AI For Everyone》(技术通俗化解读) #### 2. **产品思维转型** - **与传统PM差异**: | 维度 | 通用产品经理 | AI产品经理 | |---|---|---| | 需求来源 | 用户显性痛点 | **数据隐含规律** | | 解决方案 | 功能流程设计 | **算法模型驱动** | | 验证方式 | A/B测试 | **模型指标+业务指标双验证** | [^4] - **核心能力**:将业务问题转化为可解的AI问题(如"提升点击率"→设计推荐系统特征工程) --- ### 二、实战经验积累:低成本高效路径 #### 1. **模拟项目训练(零资源起步)** - **案例实操**: - 用公开数据集(如MovieLens)设计电影推荐系统,输出PRD文档: ```markdown ## 需求定义 - 目标:提升新用户点击转化率20% - 关键指标:Recall@10 > 0.35, 延迟 < 500ms - 特征工程:用户历史行为($x_1$)、电影属性($x_2$)... ``` - 使用AutoML工具(如H2O.ai)快验证模型效果[^2] #### 2. **切入真实场景(阶梯式进阶)** - **内部机会挖掘**: - 在现有产品中寻找AI优化点(如用NLP自动分类用户反馈) - 输出可行性方案:成本预估($\text{成本}=\text{数据量} \times \text{标注单价}$) vs ROI[^3] - **外部实践**: - Kaggle竞赛(如预测用户流失)理解特征工程 - 开源项目贡献(Apache Dolphinscheduler等)学习工程化部署 --- ### 三、关键能力突破:3大实战心法 1. **技术翻译能力** - 案例:将“降低误判率”转化为算法需求: “需提升模型置信度阈值$\theta$,满足$P(y=1|x) > 0.9$时触发动作”[^1] 2. **数据驱动闭环** ```mermaid graph LR A[埋点设计] --> B[AB实验] B --> C{指标达成?} C -->|否| D[特征优化] C -->|是| E[全量上线] ``` 注:监控核心指标如$F1=\frac{2}{\frac{1}{P} + \frac{1}{R}}$[^5] 3. **风险控制机制** - 建立模型监控看板:数据偏移检测($\Delta \text{分布} > 5\%$告警) - 伦理设计:在金融风控产品中引入可解释性模块[^4] --- ### 四、加成长资源 | 类型 | 推荐资源 | 聚焦价值 | |------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | **书籍** | 《AI产品经理:方法、技术与实战》 | 从算法协作到商业变现全链路[^1][^3] | | **工具集** | - 原型设计:Figma+TensorFlow.js插件<br>- 数据分析:SQL+Python Pandas | 快验证想法 | | **社区** | 产品经理社群(PMCAFF)、AI峰会(WAIC) | 获取真实案例 | > 关键提示:避免陷入技术细节,始终围绕**用户价值三角**推进: > $$ \text{可行性} \times \text{用户痛点} \times \text{商业价值} $$ --- ### 相关问题 1. 非技术背景如何快掌握AI产品经理必备的技术概念? 2. 在资源有限的小团队中,如何设计最小可行AI产品(MVAP)? 3. AI产品经理如何评估算法团队的产出质量? 4. 生成式AI(如ChatGPT)对产品经理的能力模型有何影响? > 参考资料: > [^1]: 《AI产品经理:方法、技术与实战》系统构建知识框架 > [^2]: 零基础入门指南:从技术认知到实战转化 > [^3]: 企业级AI平台落地方法论 > [^4]: AI与传统产品思维的本质差异 > [^5]: 隐私保护等关键技术落地要点
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