简介

本文是一份全面的AI产品开发指南，系统阐述了从AI战略制定、文档编写、路线图规划到上市策略、功能开发、项目管理的全流程要点。特别涵盖了AI代理实现、质量交付、实验评测、技术基础、上下文工程、提示词设计、架构规划和可观测性等关键环节，为AI产品经理提供了从理论到实践的完整框架，助力构建高质量、可落地的AI产品。

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这是一份来自 product-growth 的 AI 产品经理建议。

我将指南翻译成了中文，非常值得思考和学习：

AI 产品战略（AI Product Strategy）

• AI 愿景制定：阐明产品如何通过原生 AI 或新增 AI 功能实现跃迁。
• AI 机会筛选：将 AI 机会与公司战略和业务目标对齐。
• AI 组合管理：在公司范围内为多项 AI 试验与项目设定优先级。
• AI 商业论证：构建能证明投资合理性并展示 ROI 的商业案例。

AI 文档写作（AI Doc Writing）

• AI PRD：编写清晰规定 AI 行为、性能要求与成功标准的产品需求文档。
• 用户故事：用用户故事完整刻画涉及 AI 的所有用户交互。
• 评测与测试用例：为 AI 特性创建评测方案与测试用例以定义期望行为。
• AI 行为说明：记录 AI 在边界与失败情境下的期望与处理方式。

AI 路线图（AI Roadmapping）

• 功能编排：规划按能力逐步递进的发布节奏并管理依赖关系。
• 技术准备度：确保模型、数据与基础设施在发布前就绪。
• 模型版本管理：制定模型版本控制、上线/回滚计划。
• 采纳里程碑：绘制用户采纳曲线并规划上线后的迭代工作。

AI 上市策略（AI Go-to-Market Strategy）

• 功能发布：设计何时/如何推出 AI 功能并收集反馈以迭代。
• 价值传达：清晰阐述用户从 AI 功能中获得的价值。
• 用户入门：打造帮助用户理解并采用 AI 的入门与教育体验。
• 发布度量：定义成功度量以评估对业务的影响。

AI 功能开发（AI Feature Development）

• 原生 AI 功能：构建以 AI 能力为核心的产品特性。
• AI 编排：设计可串接多步 AI 流程的体验。
• 生成式体验：打造流畅自然的生成式内容与交互（Generative UX）。
• 数据与反馈回路：采集并利用反馈持续提升模型与系统表现。
• 功能质量：为 AI 功能建立评测、护栏与容错机制。
• 功能优化：提升完成率、成功率与用户满意度。

AI 项目管理（AI Project Management）

• 开发规划：为 AI 功能制定冲刺、范围与资源安排。
• 依赖管理：识别并管理数据、模型与基础设施等关键依赖。
• 风险管理：识别风险并制定缓解与应急方案。
• 干系人沟通：就进展、风险与限制对相关方透明沟通。

AI 代理实现（AI Agents Implementation）

• 代理设计：设计能完成复杂任务的多代理系统。
• 代理工具接入：集成外部 API/工具扩展代理能力。
• 代理可靠性：通过监控、降级与回退保障稳健性。
• 代理性能：优化吞吐、延迟与成本表现。

AI 质量交付（AI Quality Delivery）

• 测试策略：制定覆盖 AI 特有失效模式的全面测试方案。
• 性能调优：度量并调优模型与系统性能。
• 安全性：为生产环境中的 AI 制定并落实安全标准。
• 用户验证：用真实用户验证 AI 输出与体验正确性。
• 上线后优化：基于数据持续改进与优化。

AI 实验（AI Experimentation）

• A/B 功能实验：以实验评估 AI 功能对关键指标的影响。
• Prompt 实验：迭代和对比提示词以提升输出质量与一致性。
• 模型对比：在多模型间测试选择最佳方案。
• 假设管理：建立并跟踪实验假设与对应度量。

AI 评测（AI Evals）

• LLM 判官系统：搭建自动评判模型输出质量的评估系统。
• 自动化评测平台：构建回归评测流水线，持续监控质量。
• 安全评测：通过评测识别并降低安全风险与不良输出。
• 业务影响评测：将评测与关键业务指标（如转化、留存）挂钩。
• 评测数据集管理：构建与维护高质量评测数据集。

AI 基础（AI Basics）

• 技术理解：理解 LLM、Transformer、神经网络等原理，以做出明智产品决策。
• 系统设计：设计由多个 AI 应用组成并协同工作的系统。
• 技术选型：为场景选择合适的模型、方法与技术路线。
• 跨职能协作：与工程、数据科学与研究团队高效协作。
• 基础设施策略：规划支撑 AI 的算力、存储与平台策略。
• 平台集成：让 AI 能力与现有产品/架构无缝融合。

上下文工程（Context Engineering）

• RAG 实施：构建检索增强生成系统，让 AI 获取相关信息。
• RAG 评估：设计测试衡量检索质量与回答有用性。
• 内容摄取流水线：建立内外部内容的自动化接入管道。
• 知识管理：构建知识库与流程，提升答案准确性与一致性。

提示词工程（Prompt Engineering）

• System Prompt 设计：编写在不同场景下稳定产出目标行为的系统提示。
• Prompt 库与操场：搭建连接产品数据的提示词库与试验场。
• 输入管理：清洗、结构化与约束输入以提升质量。
• 输出格式化：标准化输出结构、风格与可集成性。
• 护栏与约束：加入规则、拒答与限制，降低有害或不当响应。

AI 架构（AI Architecture）

• 解决方案架构：设计可持续演进的 AI 方案并与产品发布节奏匹配。
• 基础设施规划：规划训练/推理/存储/队列等扩展与成本。
• 集成模式：确定在平台各组件中集成 AI 的模式与范式。
• 代理架构：为多代理与工具使用设计体系与知识图谱。
• API 设计：设计易于团队调用与扩展的 AI API。

AI 可观测性（AI Observability）

• 生产监控：实时监控 AI 功能在生产环境的表现与健康度。
• 调试定位：快速定位并修复异常或质量退化问题。
• 事件响应：制定并执行 AI 事故响应流程与演练。
• 可靠性：通过冗余、重试与评测提升稳定性与韧性。
• 可解释性：提供对模型决策的解释与可追溯性。

AI 分析（AI Analytics）

• 使用分析：度量 AI 功能的采纳、留存与用户行为路径。
• 性能分析：分析交互质量、完成率与满意度等表现。
• 业务指标：将 AI 表现与转化、留存、营收等核心指标关联。

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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；

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