简介

文章介绍了AI产品经理需掌握的五项大模型核心技术：Transformer架构理解、提示词工程、大模型微调、检索增强(RAG)和智能体(Agent)。这些技术从模型底层架构到实际应用技巧，帮助产品经理更好地理解和使用大语言模型，设计符合市场需求的AI产品，是AI时代产品经理必备的知识体系。

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最近在梳理一些 AI 产品经理需要掌握的基础 AI 技能，结合我之前写过的一些文章，整理出一份简单的指南，希望对有志于成为 AI 时代的产品经理的朋友有所帮助。

Transformer

这一波 AI 技术浪潮的核心是 Transformer，所以作为 AI 产品经理，不了解 Transformer 是说不过去的。Transformer 本身确实有一定的难度，但值得花时间去把它搞清楚，理解了 Transformer 才有了深入理解这一波 AI 技术浪潮的基础。

提示词工程：Prompt Engineering

这一波 AI 技术浪潮的一个核心里程碑是 2022 年底 ChatGPT 的横空出世。人们可以像跟人对话一样使用 AI，让 AI 完成各种各样的任务。ChatGPT 之于 AI 时代的影响，不亚于 Windows 操作系统之于 PC 时代，也不亚于 iPhone 之于移动互联网时代。

要用好像 ChatGPT 这一类的 Chatbot 类的 AI，以及要调用 AI 能力来实现产品中一些体验的提升，一个很基础的技能就是 Prompt Engineering 的能力

大模型的微调：Fine-tuning

Transformer 是这一波 AI 技术浪潮背后大语言模型(LLM)的基础架构。一个 LLM 从训练到交付使用，大体上会分为两个阶段：预训练(Pre-training)、后训练(Post-training)。

预训练要做的工作是通过大量的语料，训练出最基础的模型。预训练出来的模型，通常情况下是不能直接拿来用的，还要经过一定的后训练，才能被使用。大模型的微调，通常指的都是在后训练过程中的一些优化手段，通过微调让大模型能够更好地提供所需要的服务。

检索增强：RAG

当下，大模型这套技术范式最典型的一个特征是，它在预训练的时候所采用的知识库，是某个时点的人类知识库的一个“快照”。在这个时点之后的信息，大模型里没有的。所以，早期我们去问 ChatGPT 一些比较新的问题的时候，它通常是回答不上来的，这是由它的技术范式所决定的，是先天的缺陷。

RAG 就是为了解决上述问题而来的，它的基础原理就是通过传统的检索手段，把最新的信息作为上下文，和用户的问题一起丢给大模型，这样大模型就可以做出针对最新的信息的回答了。

当下各种 ChatBot 类产品的“联网搜索”功能，就是典型的 RAG。基本的做法是，在用户提问的时候，先通过调用各大搜索引擎的 API，获取到相关的网页内容，然后打包喂给大模型去做回答。

RAG 的核心是高质量的外部知识库，今天在 DeepSeek R1 这样的强大模型开源谁都能用的大背景下，谁能够拥有高质量的知识库，是做出好用的 Chatbot 类产品的关键。目前国内市场上，腾讯系的产品因为有公众号内容的加持，这一块是有很大的优势的。

关于 RAG 的原理，我之前也做过一些系统的研究，但还没整理成文，后面会专门写一篇 RAG 技术原理的文章。

智能体：Agent

根据 OpenAI 发布的 AI 发展技术路线图：Chatbots / Reasoners / Agents / Innovators / Organizations，以及从去年下半年到今年，在市场上比较热门的几个产品，像 Cursor / Devin / Manus 等，在业内有一种“隐共识”：2025 年会是 Agent 产品的元年，会有大量的 AI Agent 在今年涌现出来。

Agent 核心要解决的问题是，通过专业的工具来增强大模型能力的问题。大模型做好大脑，然后外部的各种工具是它的手和脚等各种器官，有了像 DeepSeek R1、Claude Sonnet 3.x 这样强劲的大脑，然后再通过各种各样专业领域的工具，就能把 AI 系统的能力发挥到一个非常高的水平。

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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。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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