本文是2025年最新AI大模型产品经理面试题集，涵盖八大核心模块：基础认知、技术理解、Prompt设计、工程化、场景设计、商业化、项目经验和伦理安全。深入探讨大模型产品经理与传统软件PM的区别、模型评估方法、Prompt工程、RAG架构、微调策略、商业化模式及风险管控等关键内容，为求职者和面试者提供全面参考。

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首先不管你是面试官还是求职者，本套面试题是2025最新全网高频面试题及答案，建议点赞收藏，以免遗失。如果对你有所帮助，记得点个小红心告诉身边有需要的朋友。

📚 一、 基础认知与通用产品能力

1、请定义你认为的“AI大模型产品经理”的核心职责是什么？与传统软件产品经理的关键区别在哪里？

考察点: 对岗位本质的理解、AI产品的特殊性认知。

• 参考答案：

• •

  核心职责: 定义基于大模型核心能力的AI产品战略、洞察用户需求与技术可行性的结合点、设计能充分发挥模型潜力且创造实际用户价值的功能体验、建立高效的数据闭环驱动迭代、跨职能协作（特别是与AI研究员/工程师）、关注模型能力边界/伦理/成本/性能的平衡、推动产品落地与商业化。

• •

  关键区别: 更强依赖于前沿且快速演进的技术能力；需深刻理解模型能力边界、Prompt工程、Few-shot/Zero-shot Learning、模型微调/定制 等概念；数据驱动更核心（数据获取、清洗、标注闭环）；不确定性管理（生成内容的不可预测性、模型幻觉）；伦理与安全挑战更高；技术成本（算力、推理延迟）是核心考量；需具备一定技术对话能力。

2、描述你设计或管理过的最成功的一个AI驱动的功能或产品。它的成功指标是什么？你如何衡量其影响？

考察点: 实际AI产品经验、结果导向思维、指标定义能力。

• 参考答案：(以智能客服机器人为例)

• •

  产品/功能: 基于LLM的新一代智能客服机器人，整合知识库和实时会话理解。

• •

  目标: 提升首次解决率、降低人工客服转接率、提升用户满意度。

• •

  成功指标: 自动解决率(提升15%)、人工转接率(降低20%)、平均处理时间(缩短30%)、用户满意度(CSAT提升10个百分点)。

• •

  衡量方法: A/B测试对比旧系统，监控实时仪表盘指标，用户反馈分析。

3、如何进行AI产品的需求优先级排序？请结合具体框架（如RICE, MoSCoW, Kano）说明。

考察点: 方法论应用、价值权衡能力、资源限制意识。

• 参考答案：

• •

  核心维度: 用户价值(影响广度 & 深度)、商业价值(收入、成本节约)、技术可行性/成本(开发难度、模型调用成本)、战略契合度(是否符合产品蓝图、公司战略)。

• •

  结合框架例(Kano)： 识别“基本需求”(必须解决)、“性能需求”(优化点)、“兴奋需求”(利用大模型生成能力创造惊喜)。优先级排序时，保障基本需求，平衡性能与兴奋点。强调AI特殊性： 可行性评估需包含模型能力限制（如“理解复杂多轮意图”可能属于兴奋需求但当前技术边界受限）

🤖 二、 大模型技术理解与评估能力

1、 解释以下术语的概念以及它们对产品设计的影响：Token、上下文窗口、Embedding、Transformer架构、微调、LoRA。

考察点: 技术术语基础、理解技术与产品关联。

• 参考答案：

•Token: 文本被切分后的基本单位(字/词片段)。影响：计算成本、输入长度限制、计费方式。产品设计需引导用户有效输入。

• •

  上下文窗口: 模型一次能处理的Token数量上限。影响：可输入/参考的信息量限制。需设计截断策略、关键信息提取、或利用向量数据库扩展。

• •

  Embedding: 将文本/信息转化为高维向量表示。影响：语义搜索、推荐系统、分类等的基础。产品可设计基于嵌入的相似性检索功能。

• •

  Transformer架构: 当前主流大模型的核心结构，依赖注意力机制。影响：强大的上下文理解、并行计算能力。产品可构建处理长文档、复杂交互的功能。

• •

  微调： 在特定任务数据上继续训练预训练模型。影响：提升模型在垂直领域的表现/可控性/风格化。产品可面向特定行业或场景定制。

• •

  LoRA： 微调的一种参数高效方法，仅调整小部分额外参数。影响：大幅降低微调成本和资源需求，使产品迭代更敏捷。

2、你会如何评估一个大语言模型在特定应用场景下的表现？你会关注哪些关键指标？

考察点: 模型评估方法论、指标选取能力、场景导向思维。

• 参考答案：

• 核心任务定义清晰：

  (如摘要生成、代码补全、问答、创意写作)。

• 评估维度与指标：

• •

  准确性/相关性： 针对任务的具体指标（如BLEU, ROUGE-用于摘要；CodeBLEU-用于代码；问答准确率）。

• •

  流畅性与连贯性： 人工评估打分(1-5分)。

• •

  事实正确性： 核查生成内容中事实错误的频率（对抗“幻觉”）。

• •

  安全性/合规性： 拒绝回答不当请求的比例、生成有害内容的频率。

• •

  偏见： 在特定人群或情境下模型输出的公平性评估。

• •

  多样性： 生成内容是否丰富、不重复（尤其在创意任务）。

• •

  延迟： 响应时间（影响用户体验）。

• •

  成本： Token消耗 / Request成本。

方法： 结合自动化指标（基于测试集）和人工评估（小规模高质量标注）。

3、什么是“模型幻觉”？在产品设计和用户体验层面，可以采取哪些策略来缓解或管理“幻觉”带来的问题？

考察点: 对核心挑战的理解、风险管理能力、产品化思维。

• 参考答案：

• 定义：模型生成看似合理但不准确或完全虚构的信息。

• 缓解策略：

• •

  用户引导： 在UI中清晰提示“生成内容可能包含错误”，建议用户核实关键事实。

• •

  来源引用/可解释性： 如果可能，标注信息的来源（基于检索增强RAG时），或说明推理步骤。

• •

  后处理校验： 尝试用另一个机制（如规则、小模型、用户反馈）校验关键事实陈述。

• •

  任务设计： 对事实准确性要求极高的场景（如法律、医疗），限制纯生成式应用，转向问答且严格基于已知文档检索。

• •

  模型选择/微调： 优先使用已知幻觉较少或可进行事实性微调的模型。

• •

  用户反馈闭环： 提供便捷的“报告错误”渠道，用于后续模型改进。

• •

  内容安全控制： 关键词过滤、审核模型结合。

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🧩 三、 Prompt工程与交互设计

1、Prompt Engineering 在AI产品中扮演什么角色？请举例说明在某个功能中，如何设计有效的Prompt（或提示流程）并解释设计背后的考量。

考察点: Prompt工程在产品中的价值、设计能力、实践洞察。

• 参考答案：

• •

  角色： 是连接用户意图/产品功能与模型能力的核心桥梁，直接影响输出质量和可控性。是产品化的重要组成部分。

• •

  实例：(如撰写营销邮件)

• •

  目标： 生成个性化、吸引人、符合品牌调性的销售邮件。

• •

  Prompt设计:

• •

  清晰角色： “你是一位经验丰富的数字营销专家，尤其擅长撰写高转化率的销售邮件。”

• •

  明确任务： “基于以下产品信息[插入产品描述]和目标用户描述[插入用户画像]，撰写一封销售邮件推广该产品。”

• •

  输出要求： “邮件需包含：引人注目的主题行、清晰的价值主张、紧迫的行动召唤(CTA)、保持友好专业的语气，长度控制在200字以内。”

• •

  约束条件： “请不要包含虚构的折扣或夸大宣传。”

考量：角色设定提升专业性，具体信息输入保证个性化，输出要求控制质量和格式，约束条件规避伦理/合规风险。

2、设计一个复杂的AI写作助手的交互流程。它需要支持多轮交互、风格调整、内容迭代等功能。你会如何考虑UI/UX设计？

考察点: 复杂人机交互设计能力、用户心智模型理解。

• 参考答案：

• •

  核心流程： 初始输入框 -> 初步生成结果 -> 用户操作区 -> 迭代生成区。

• •

  关键交互模块：

• •

  指令细化区： 让用户方便地在结果基础上修改要求（如“更正式一点”、“缩短句子”、“重点突出xx”、“模仿[某作家]风格”）。

• •

  风格/参数控制板： 预设按钮（创意/严谨/简洁/幽默）、调节“创造力”或“形式化程度”的滑块。(配图提示: 草图展示输入区、主生成区和旁边带滑块/按钮的参数控制面板)

• •

  多历史版本对比： 允许用户回溯之前的生成版本并重新选择作为起点。

• •

  会话状态管理： 清晰显示当前会话主题，避免丢失上下文。

• •

  解释性组件： 标记模型做出的修改（如果支持）。

设计原则： 操作直观化（避免让用户写复杂Prompt）、控制轻量化（简化参数调节）、反馈及时化、状态透明化。

🔧 四、 模型定制化、应用架构与工程化考量

1、什么情况下你会建议对开源基础大模型进行微调？微调与使用基于闭源API+提示工程的方案相比，各自的优劣势是什么？如何决策？

考察点: 定制化策略、成本-收益分析、工程落地思维。

• 参考答案：

• 建议微调的场景：

• •

  需要极致的特定领域专业知识深度。

• •

  要求非常特殊或一致的输出风格/格式/术语。

• •

  现有API模型在关键任务上的表现达不到商业要求。

• •

  对数据隐私/安全要求极高，数据不能出域。

• •

  长期总成本（考虑API调用费 vs 自有算力运维）在规模下更划算。

• •

  需要深度嵌入到私有工作流程中。

优劣势对比：

微调:

• •

  优：性能上限高、高度定制化、数据隐私性好、可长期控制模型。

• •

  劣：启动成本高（算力、数据、工程）、技术门槛高、迭代速度慢（需重新训练）、模型维护负担。

闭源API:

• •

  优：启动快、零维护负担、持续享用模型提供方的技术升级、前期成本低。

• •

  劣：模型行为不可控（可能更新变差）、定制化能力受限于接口、长期成本可能很高（随调用量增长）、数据隐私顾虑（有泄露风险）。

决策因素： 核心需求强度、数据敏感性、预算与资源、性能要求、迭代速度需求、合规性、长期战略。

2、解释RAG的架构和工作原理。为什么它在AI产品设计中越来越重要？举例说明一个适合使用RAG的典型场景。

考察点: 对核心应用架构的理解、解决实际问题的能力。

• 参考答案：

• •

  定义: Retrieval-Augmented Generation (检索增强生成)。

• 原理：

1. 检索 (Retrieve): 用户查询到来时，利用查询Embedding，在向量数据库中检索最相关的知识片段/文档片段。

2. 增强 (Augment): 将检索到的相关片段（作为上下文）和原始用户查询一起喂给大语言模型。

3. 生成 (Generate): LLM基于增强后的上下文信息生成最终答案。

重要性：

• •

  提供最新/特定领域知识（突破模型预训练数据时间限制）。

• •

  提升答案的事实准确性、可解释性和可追溯性（答案基于检索内容）。

• •

  减少模型幻觉。

• •

  可以更高效地管理私有知识库数据。

典型场景：

• •

  企业智能客服： 回答用户关于企业内部政策、产品文档、流程的问题，知识库作为检索来源。

• •

  法律/金融研究助手： 基于大量私有合同、法规、研报提供答案，并注明来源段落。

• •

  基于知识库的问答（QA）系统。

• 

3、设计一个AI应用时，你会如何考虑和解决模型推理延迟、成本和可靠性的问题？请提供具体策略。

考察点: 工程化思维、资源管理、鲁棒性设计。

• 参考答案：

• 延迟 (Latency)：

• •

  模型选择：选择更小的、推理更快的模型（如7B模型 vs 70B模型）。

• •

  优化：模型量化、蒸馏、使用专用推理引擎（如vLLM, TensorRT-LLM）。

• •

  架构：异步处理（非必须实时响应的任务）、结果缓存（缓存常见查询的结果）。

• •

  UX：设置用户预期（进度条、提示信息）。

• 成本：

• •

  模型选择：评估成本/性能比（如GPT-3.5 Turbo比GPT-4便宜很多）。

• •

  提示优化：精简Prompt，减少输入输出Token。

• •

  架构：缓存、批量请求处理、速率限制（控制调用频率）。

• •

  监控：详细监控Token消耗和使用成本。

• •

  微调：长期看，专属小模型成本可能更低。

• 可靠性：

• •

  重试机制：处理临时性的API调用失败或超时。

• •

  服务降级：在主模型不可用时，有备用（可能性能较低）的模型或方案。

• •

  健康监控和告警：实时监控服务状态。

• •

  负载均衡：确保流量合理分发到多个节点/实例。

• •

  限流/熔断：保护后端服务不被突发流量击垮。

🔍 五、 场景设计与业务洞察

1、请构想一个全新的、能充分发挥大模型潜力、并能产生显著商业价值的B端场景（不是Chatbot）。描述核心功能、目标用户、关键优势和潜在挑战。

考察点: 创新思维、商业敏感度、场景解构能力、风险意识。

• 参考答案：

• •

  **场景:**AI-驱动的战略情报分析平台 (面向VC/PE投资经理、企业战略部门)。

• •

  核心功能：

• •

  自动抓取整合海量行业报告、新闻、财报、专利数据、社交媒体信息。

• •

  利用LLM进行语义理解、总结归纳、趋势识别、核心观点/信号提取。

• •

  生成动态行业图谱、竞争格局分析、初创企业潜力评估简报。

• •

  智能问答：询问特定公司/行业的深层问题，获得基于最新信息的分析（结合RAG）。

• •

  基于提示自动生成特定格式的投资分析报告初稿。

• •

  目标用户： 投资分析师、企业战略顾问。

• •

  关键优势： 大幅提升信息获取和初步分析效率，减少重复劳动，发现隐藏线索，赋能决策。

• •

  潜在挑战： 信息可信度验证、模型幻觉风险（尤其在财务/预测数据）、处理非结构化数据的复杂度高、数据源授权/成本、高定制化需求。

2、如果要为大模型（如GPT/Claude）设计一个“App Store”或插件平台，其核心价值主张是什么？你会设计哪些机制来保障生态的健康发展（如质量、安全、合规）？

考察点: 平台思维、生态设计能力、安全合规意识。

• 参考答案：

• •

  核心价值主张： 为开发者和用户架桥，扩展核心大模型的能力边界（连接现实世界数据/服务），创造“模型即平台”的开发者生态，产生网络效应。

• •

  保障机制：

• •

  严格审查： 插件上架审核（功能、安全性、隐私政策）。

• •

  沙盒机制： 限制插件权限（仅访问必需资源），隔离运行。

• •

  用户知情与授权： 明确告知用户插件何时被调用、访问了哪些数据/服务，并获得明确同意。

• •

  信誉与评价系统： 用户评分、使用量、举报机制。

• •

  开发者认证： KYC流程。

• •

  内容安全网关： 监测插件与大模型交互中的有害内容。

• •

  清晰API规范与合规要求: 符合GDPR/CCPA等。

• •

  持续监控与下架机制： 对违规、低质量、高风险插件进行处理。

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📈 六、 商业化与行业趋势

1、你认为目前AIGC行业的商业模式有哪些？哪种/哪些最有潜力？为什么？你负责的AI产品将采用何种模式？如何定价？

考察点: 市场洞察、商业模式构建能力、定价策略思维。

• 参考答案：

• •

  常见模式：

• •

  订阅制 (SaaS)： 按用户/席位/时间收费（如ChatGPT Plus, Claude Pro）。

• •

  API调用量： 按请求数/Token数收费（如OpenAI API, Anthropic API）。

• •

  用量分层（Freemium）： 免费基础版吸引用户，高级功能/更高用量需付费。

• •

  按功能模块： 特定AI能力模块单独收费。

• •

  企业定制： 提供私有化部署、深度定制开发。

• •

  广告： 免费使用+广告展示（潜力需谨慎评估用户体验）。

• •

  **最有潜力：**混合模式（如API+按需订阅） 最具潜力。API模式满足开发者需求有规模效应；订阅制能提供稳定收入和增值服务入口（如优先访问、高级模型、插件）；企业定制支撑高端价值。

• •

  自定策略示例（如办公智能写作助手）：

• •

  基础个人版： 免费，限制模型能力和使用次数。

• •

  专业个人版： 订阅制（$10-20/月），解锁更大上下文、更多风格、更高性能模型、自定义模板。

• •

  团队/企业版： 按席位订阅($30-50/用户/月)，附加管理员工具、共享知识库、SSO、合规审计、SLA保障、API接入能力。

• •

  定价依据： 成本（API调用费/算力/存储）、竞品分析、目标用户支付意愿（价值定位）、功能差异。

2、谈谈你对未来1-2年AI大模型技术（如多模态、Agent、推理能力突破）和产品形态发展的看法？这些发展将如何影响AI产品经理的工作重心？

考察点: 前沿洞察、趋势前瞻、战略适应性。

• 参考答案：

• •

  技术趋势：

• •

  多模态深度融合： 文生图/图生文/视频更自然，催生内容创造、教育、设计新产品。

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  Agent（智能体）： LLM作为“大脑”，能调用工具、自我规划、执行任务链（如自动订机票酒店规划行程）。颠覆工作流自动化、个人助理。

• •

  推理能力/复杂任务处理提升： 模型能处理更复杂问题（数学、逻辑、代码调试），提升在科研、工程辅助的价值。

• •

  模型轻量化与边缘部署： 手机端强大本地模型应用（隐私、离线、低延迟）。

• •

  开放模型生态竞争加剧。

• •

  产品形态： 更自然地融入现有工作流（如文档编辑器、IDE）、从“Copilot”向“Agent”演进（自动化）、高度个性化、虚拟化身/数字人。

• •

  对PM重心影响：

• •

  更深度理解系统集成与自动化逻辑： Agent设计需要抽象复杂流程。

• •

  人机协作范式再定义： 如何设计人与Agent的顺畅协作边界。

• •

  可靠性/可控性要求更高： Agent行为更需要约束和验证。

• •

  数据闭环管理更核心： 优化Agent行为。

• •

  多模态体验设计： 交互不局限于文字。

• •

  更关注价值闭环的商业化： 评估Agent带来的实际效率/效益提升。

🛠 七、 项目经验与行为问题

1、讲述一次你成功推动跨职能团队（尤其涉及AI研发、工程等）协作攻克技术难题或达成产品目标的经历。你具体做了什么？结果如何？遇到什么冲突？如何化解？

考察点: 领导力、沟通协作能力、执行力、冲突管理。

• 参考答案：(使用STAR原则)

• •

  Situation: 目标是上线一个基于LLM的高精度语义搜索功能，但初期结果相关性差，研发认为模型本身数据不足，UI认为搜索框交互不够清晰。

• •

  Task: 在6周内提升搜索效果达到上线标准。

• •

  Action:

1. 迅速召集DS/研发/后端/前端核心成员开会，明确问题本质：既有模型微调问题（需新数据），也有用户查询表达模糊问题（需UI引导）。

2. 数据侧：主导快速梳理所需的关键用户行为数据（查询词、点击记录），组织团队在一周内完成小样本标注用于微调。

3. 产品侧：推动前端设计了即时查询建议（Search Suggestion）功能，帮助用户输入更标准的关键词/语句。

4. 建立每日站立会同步进展和阻塞点。

5. 化解冲突（研发优先保模型VS前端想先改UI）：强调两者互补性（“模型解决‘找到’，UI解决‘问准’”），制定并行开发计划，要求各自负责部分的结果先在小范围AB测试验证。

Result: 4周完成功能迭代，AB测试显示相关结果点击率提升50%，达到上线目标。团队协作效率提升。

2、在管理AI产品的过程中，你如何进行A/B测试？需要注意哪些AI产品的特殊性？

考察点: 数据驱动思维、实验设计能力、AI产品理解。

• 参考答案：

• •

  流程： 明确假设 -> 定义核心指标 -> 确定变量（模型版本、提示词、UI交互） -> 分组策略（随机、一致性） -> 实施测试 -> 收集分析数据 -> 得出结论。

• •

  AI特殊性需注意：

• •

  指标复杂性： 除了传统指标（点击率、转化率），需增加AI相关指标（生成内容质量人工评估得分、相关性得分、Factual Error Rate）。

• •

  用户交互不确定性： 生成结果可能影响用户后续行为（如看到高质量结果更愿意继续用）。需观察行为链指标。

• •

  长期效应评估： AI效果可能随着用户使用（学习/适应）或模型更新而变化。考虑长期观察或分阶段测试。

• •

  统计显著性要求更高： AI行为波动性可能更大，确保样本量充足。

• •

  对照组设计： 有时难有完美对照组（如旧系统完全不可比）。需设计合理基准。

• •

  伦理安全审查： A/B测试内容需经过安全审查，避免潜在伤害。

📝 八、 伦理、法律与安全

1、在设计生成式AI产品（如写作助手、图像生成）时，你会采取哪些具体措施来应对内容安全（如生成不当/有害内容）、版权和用户隐私方面的挑战？

考察点: 风险管理能力、合规意识、伦理实践。

• 参考答案：

• 内容安全：

• •

  输入端过滤： 对用户输入的Prompt进行敏感词/主题过滤、意图识别。

• •

  输出端拦截： 利用分类模型/规则在内容生成后立刻扫描过滤有害/冒犯/非法内容。

• •

  黑名单机制： 禁止生成特定类型名人/版权人物/有害主题。

• •

  明确用户协议： 禁止用户用于生成非法/有害内容，并提供举报通道。

• •

  人工审核策略： 对新功能/高风险场景部署人工样本审核。

版权：

• •

  用户引导： 明确告知用户对生成内容的版权归属（根据服务条款，通常是用户），并强烈建议用户不要侵犯第三方版权。

• •

  免责声明： 强调模型可能基于训练数据生成，用户需对内容负责。

• •

  模型层面： 尝试在训练/微调时加入抑制直接模仿特定风格/艺术家的技术。

• •

  侵权处理流程： 建立版权投诉快速响应和处理机制。

用户隐私：

• •

  数据最小化： 仅收集必要信息，提示用户避免输入高度敏感个人信息。

• •

  透明化： 清晰隐私政策，说明数据如何被使用（尤其是否用于模型训练）。

• •

  用户控制： 提供选项让用户禁用历史记录存储/禁止个人数据用于训练。

• •

  技术保障： 加密传输存储、访问控制。如提供隐私保护推理API选项（数据不经厂商服务器）。

• •

  数据处理协议： 满足GDPR/CCPA等合规要求（尤其是处理个人数据时）。

2、如何理解和处理AI大模型训练数据中的偏见问题？产品经理可以采取哪些措施来减轻偏见在最终产品输出中的体现？

考察点: 社会责任感、偏见意识、产品化缓解措施。

• 参考答案：

• •

  理解： 偏见源于训练数据本身的历史和现实社会偏见（如性别、种族、地域、群体）被模型学习放大。

• 产品经理可采取措施：

• •

  需求阶段： 明确要求技术团队在模型评估阶段包含多维度偏见评测（如特定场景下对不同人群的表现差异）。

• •

  数据选择： 在可行范围内，推动使用来源更广泛、代表性更强的数据集进行微调或做RAG知识库。

• •

  Prompt设计: 主动在Prompt中加入强调公平性和中立性的指令（e.g., “请提供一个无偏见、中立且包容的视角”），但需测试效果。

• •

  输出约束/过滤： 建立规则或模型对含有显性偏见/刻板印象的输出进行识别和修正或拦截。

• •

  用户反馈机制： 专门设立关于偏见的反馈渠道，并用于改进模型。

• •

  多元化测试： 产品上线前进行更广泛的、包含不同背景人群的用户测试。

• •

  持续监控： 产品上线后，持续监控输出是否存在模式化的偏见。

大模型 AI 学习和面试资源

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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