【建议收藏】产品经理不可不知的AI大模型核心知识指南-优快云博客

文章系统介绍了产品经理需掌握的AI大模型核心能力，包括结构化输出、工具调用(Function Calling与MCP)、多模态交互、模型微调与RAG技术及对话接口使用。同时分析了AI幻觉问题及主流大模型特点与适用场景，强调产品经理应理解AI能力边界，善用工具组合放大用户价值，而非单纯追逐技术炫技，为AI产品设计与集成提供实用指导。

从 ChatGPT 问世到 Deepseek 的出现，AI 给人类带来的惊艳已无需多言，AI 大模型的发展速度远超过我们想象。「如何打开脑洞让 AI 帮你做 PPT？」、「如何写 prompt 提示词让 AI 显得更专业？」，现在市面上并不缺乏教你如何更好使用 AI 大模型的内容。

核心问题是…？

作为非 AI 领域的产品经理，可能并不需要深入了解其技术原理和运作方式，但在当前猛烈的技术浪潮下，你总有一天会遇到这样的问题：

如何充分利用 AI 大模型，
融入自己的产品设计，
更好满足用户需求？

在此之前，你可能听说过一些名词，诸如微调、知识库、Token、插件、MCP等，但知其名，不知其意。

此外，现在 AI 大模型也种类繁多，国外的 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Meta Llama、xAI Grok…以及国内的 Deepseek、阿里通义千问、月之暗面 Kimi、字节豆包、腾讯混元…

纵然乱花渐欲迷人眼，但其实大体上核心基本能力相似，分支专业领域各有所长。

作为产品经理，有必要对这些能力有一些基本了解。别等到不得不拥抱AI的时候，你能想到的只有一个输入框。

他们能做什么？

接下来我将要重点介绍 AI 的一些基本能力，可以帮助你更好地去定制和设计 AI，让 AI 与你的产品更加契合。

希望了解这些知识后你能够打开思路，避免千篇一律教条化 AI 接入。

2.1

结构化输出，让 AI 学会「填表」

这个很好理解，就是让 AI 按照规定的格式来说话，别「瞎逼逼」。

填表比说话更有效率

我们平时也经常会「填表」，目的就是让我们按照规定的格式来输入信息，这样的数据能够更好地收集和处理。否则张三李四各说一个版本，你也搞不清楚关键的信息是否收集到位了。

让大模型「填表」

对于大模型，你也可以要求 AI 用你规定的格式来回答问题。

{
"产品名称": "智能音箱",
"型号": "X100",
"价格": "499",
"库存": "200",
"image": "图片地址",
"url": "链接地址"
}

这样做的好处包括但不限于：
※ 规范回答格式，一定程度避免 Ta 放飞自我；
※ 方便开发工程师对数据进行二次包装或者处理；
※ 切换不同大模型时，能获得相对规范统一的回答。

随便举几个应用例子：
※ 让 AI 从用户差评中自动提取「问题类型-严重程度-情绪评分」；
※ 把自由格式的会议纪要转换成「议题-负责人-时间节点」的表格；
※ 让大模型根据需要，回复用户不同格式的消息：文本、图片、视频、跳转链接等等…

小结
通过结构化输出，你可以进一步压榨 AI 大模型，让 Ta 和你想要设计的功能、想要满足的需求更高效地结合起来，AI 不再只是偶尔嘴上跑火车的对话框了。

2.2

学会用工具，告别「光说不练假把式」

数百万年前，人类开始学会制作和使用工具，工具的使用又反过来推动了人类的进化。

巧妇难为无米之炊

试问，在不借助任何工具的情况下，你能不能空手做好一桌大餐？

很难吧。

如果给你足够的工具，譬如菜刀、铲子、锅碗瓢盆、微波炉、烤箱、榨汁机、一个可以查询食谱的电脑…是不是事情会 easy 很多？

同样的，一个只会对话和回答问题的 AI 都是键盘侠，纸上谈兵罢了。但如果学会了使用工具，AI 实力将得到极大的提升。

举例一个具体的场景，当你想要去成都旅游时，可能会问 AI 大模型一些基础的攻略：

但如果让 Ta 学会调用旅游相关的工具，事情就会变得有意思：
※ 查一查成都最近的天气是否适合旅游；
※ 帮你订好到成都的机票；
※ 查询飞机降落的信息，及时提醒在哪里取行李；
※ 帮你预约好接机的网约车；
※ 帮你预订好合适的酒店；
※ 帮你预定好每一天的行程、博物馆的门票、用餐的餐厅等等；
※ 你每到一个地方，都按照你的兴趣为你讲解；
……

简单来讲，你是可以教会 AI 怎么去使用你提供的工具的，基本的形式是：
※ 先告诉大模型 Ta 可以使用哪些工具，这些工具分别是干什么的，怎么用；
※ 当你向 AI 提出一个需求时，Ta 会自己判断是直接回答还是调用合适的工具来帮你完成任务；
※ AI 会按照工具的使用说明书，自动生成调用指令，向工具发出请求；
※ 工具处理完请求后，返回结果，AI 再将结果整理、优化并反馈给你。

目前，工具调用常见的概念有两个：
单个工具调用（Function Calling）和工具包调用（MCP）。

Function Calling

大多主流大模型都提供了 Function Calling 的能力，你可以提供很多个 Function 给大模型使用，每个 Function 实现不同的功能。

这就像工具箱里一个个不同用途的工具：螺丝刀、钳子、锤子、扳手、锯子…每个工具都有不同用途。大模型会根据对话需求，自行决定是否调用工具以及调用什么工具。

需要注意的是，这些工具需要你亲手做好，并写好说明书教大模型如何使用。虽然大差不大，但每个大模型对 Function Calling 规则和标准不尽相同，当你切换不同大模型时，可能需要针对性「私人定制」一下。

MCP

相比 Function Calling，MCP 则更像是一个个打包好的、不同用途的工具箱，譬如刚才提到的螺丝刀、钳子、锤子、扳手、锯子…就可以打包成一个「维修工具包」。

除此之外，我们还可以把创口贴、纱布、棉花、剪刀、碘伏等打包成一个「医疗急救包」。

同样的，把指甲刀、锉刀、修眉刀、挖耳勺等集合到一起，又可以成为一个「日常护理包」。

没错，你可以把 MCP 看做是一个标准化的、解决不同领域问题的「集合工具包」，Ta 把某一领域需要用到的功能都打包在了一起，并且用标准化的协议来连接大模型。这样一来，不同的大模型都能够统一地使用工具包里的每一个工具.

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司推出的开放标准协议，目前这个技术标准还在发展当中，更加复杂的技术概念就不在这里赘述了，感兴趣的朋友可以搜索更多资讯进一步了解。

二者对比

特性/指标	Function Calling	MCP
任务类型	单一、独立任务	复杂、多步骤任务
使用场景	查询天气、翻译文本、图片生成等	旅行规划、财务自动化、跨平台数据整合
调用方式	单次调用一个工具	多工具联动调用，可串联多个任务
调用顺序	通常无任务间依赖关系	任务间可能存在依赖关系，需要按流程调度
定制化需求	每个工具需针对大模型定制	工具包化后实现标准化使用，降低重复定制成本

多模态：给 AI 嘴巴、眼睛和耳朵

除了传统的文本对话和工具调用之外，现代 AI 大模型正逐步具备强大的多模态能力。这意味着，AI 不仅能“说”，还能“看”图像、听语音，甚至处理视频内容，从而为产品带来更多维度的交互体验。

具体来说，多模态能力体现在以下方面：
※ 视觉识别与生成
能看图，也能画图。AI 可以看懂图片，也可以根据描述自动生成符合风格的图片素材。
※ 语音识别与合成
听人话，说人话。AI 能听懂用户说的话，也能够通过语音回应用户。
※ 视频内容解析
看视频，做视频。AI 能看懂视频的内容，并且有自己的理解。与此同时，AI 也在逐步具备生成视频的能力，仍在发展中。

通过多模态交互，你可以让 AI 大模型变得更加“全能”，不仅限于文字对话，而是通过视觉、听觉等多个感官渠道与用户互动，为产品创新提供更多可能。

AI Agent

最近到处都在讲的 AI Agent，就是把这些能力整合在一起，通过感知、决策和使用工具，成为一个能自主思考并完成任务的智能助手。

小结
你可以把你产品的各种能力按需包装成「工具」或者「工具包」，AI 不止会「说」，还能真正去「做」。
此外，可按需接入多模态能力，赋予 AI「看」、「听」、「说」的能力。
这样一来，AI 同你产品的结合度会更加紧密，也可以更好地满足用户的需求。

2.3

PUA 大模型，教 Ta 做事

大模型什么都懂，但 Ta 不一定懂你。那怎么让大模型知你懂你、按照你想要的方式和答案去回答用户呢？

请掌握好两大「PUA」大法：模型微调（Fine-tuning）和 检索增强生成（RAG）。

说人话就是：喂饭和 给辞典。

给 AI 喂饭：模型微调（Fine-tuning）

俗话说，熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。如果你对 AI 针对某些问题的回答不够满意，就可以用填鸭式教学的方式不停地给 Ta 举例子，让 Ta 逐步变成你想要的模样。

通过「喂饭」，可以把一个通用大模型转化为「医疗问答专家」，或者一个「中二少年」。需要注意的是，虽然这里叫「微调」，但 AI 的「饭量」很大，你需要提供足够多的数据，Ta 才能够有更加稳定可靠、符合期望的表现。

给 AI 辞典：检索增强生成（RAG）

在不借助互联网的情况下，如果你要搞懂「樽俎折冲」这个成语的含义，你会怎么办？

查辞典是一个比较高效的办法。

同样的，如果想要 AI 专精一些冷门或专业性知识，譬如客服回复话术或产品使用说明。

那就可以丢给 Ta 一个知识库文档，AI 会自己去检索文档内容，结合文档的知识来回答用户问题。

值得一提的是，这里 AI 使用的不是我们传统的「关键词搜索」，而是「语义检索」。

平时我们搜索一个文档，「番茄」就是「番茄」，「西红柿」就是「西红柿」，你搜索「番茄」是找不到「西红柿」的。

而语义检索可以做到搜索「番茄」也找到「西红柿」。这让 AI 对知识库的检索能力变得比人更强大。

二者对比

维度	微调(Fine-tuning)	RAG
技术路径	修改模型参数，知识固化于权重中	不修改模型，依赖外部检索系统
知识更新	需重新训练模型(天/周级延迟)	动态更新知识库(分钟级生效)
资源消耗	高(需GPU训练和标注数据)	低(仅需检索+生成，但需维护知识库)
可解释性	弱(黑盒生成)	强(答案基于检索证据)
适用任务	专业领域深度任务(如代码生成、医学推理)	开放域问答、实时信息处理(如客服)
响应速度	快(直接生成答案)	较慢(需检索+生成)

2025年伊始，AI技术浪潮汹涌，正在深刻重塑程序员的职业轨迹：

阿里云宣布核心业务全线接入Agent架构；

字节跳动后端岗位中，30%明确要求具备大模型开发能力；

腾讯、京东、百度等技术岗位开放招聘，约80%与AI紧密相关；

……

大模型正推动技术开发模式全面升级，传统的CRUD开发方式，逐渐被AI原生应用所替代！

眼下，已有超60%的企业加速推进AI应用落地，然而市场上能真正交付项目的大模型应用开发工程师，却极为短缺！实现AI应用落地，远不止写几个提示词、调用几个接口那么简单。企业真正需要的，是能将业务需求转化为实际AI应用的工程师！这些核心能力不可或缺：

✅RAG（检索增强生成）：为模型注入外部知识库，从根本上提升答案的准确性与可靠性，打造可靠、可信的“AI大脑”。
✅Agent（智能体）：赋能AI自主规划与执行，通过工具调用与环境交互，完成多步推理，胜任智能客服等复杂任务。
✅微调：如同对通用模型进行“专业岗前培训”，让它成为你特定业务领域的专家。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

掌握AI能力的程序员，其薪资水位已与传统开发拉开显著差距。当大厂开始优化传统岗位时，却为AI大模型人才开出百万年薪——而这，在当下仍是一将难求。

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！不要等“有AI项目开发经验”，成为面试门槛的时候再入场，错过最佳时机！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，我专为各位开发者设计了一套全网最全最细的大模型零基础教程，从基础到应用开发实战训练，旨在将你打造成一名兼具深度技术与商业视野的AI大佬，而非仅仅是“调参侠”。

同时，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

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加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

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