未来5年，AI将成为一种主流的技术，深度融入我们的生活。而AI产品经理，也将随着AI的发展，成为互联网人的主流岗位。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的薪资水平更高，发展前景更好。因此，对于想要突破职业瓶颈、提升薪资水平的互联网人来说，转岗AI产品经理，无疑是一个非常好的选择。当然，转岗AI产品经理，也不是一件轻松的事。需要掌握业务理解、技术理解、产品规划与设计等多项技能，并不断学习和提升。但

数据决定了产品的上限。AI模型是“数据驱动”的技术，数据质量直接影响产品性能。如果产品经理对数据不够了解，可能会导致以下问题：数据需求不清晰：不了解需要采集哪些数据，导致项目初期的方向偏离。忽视数据质量：未重视数据的标注和清洗，导致模型训练效果差。无法评估数据覆盖范围：例如，做语音识别的产品，但没有考虑到不同方言的数据需求。产品经理的任务：对产品所需的数据有明确定义，了解数据采集、标注、处理的流程

AI产品经理是负责将AI技术应用于实际场景的专业人才，其核心职责包括规划AI技术应用方案和基于业务需求开发AI解决方案。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理需具备更强的技术理解能力，能与算法团队顺畅沟通。AI产品经理主要分为软件和硬件两大方向：软件方向包括专业领域型（如CV/NLP/自动驾驶）和平台型（机器学习平台）；硬件方向涉及智能硬件和算力产品。优秀的AI产品经理需要掌握算法知识、系统架构、

一个普通上班族打开电脑，敲下一句简单的指令，屏幕上的AI助手便如同真人附体——刷网页、找资料、整理报告，一气呵成，仿佛未来已近在眼前。同一时刻，一位AI专家盯着同样的画面，眼神却聚焦在代码的跳动与算法的协作上，心中暗叹：“这背后藏着多少精妙的细节！今天，我们只从AI产品经理“内行看门道”的角度，揭开Manus背后的设计思路和技术细节，看看它如何在AI赛道上点燃一颗新星。第一次体验Manus的用户，

AI Agent（智能体）是结合大语言模型（LLM）的自主任务执行系统，不仅能回答问题，还能主动完成复杂任务。它通过"大脑"（LLM）、"记忆"、"规划能力"和"工具使用"四个组件，实现理解需求、拆分任务、调用工具和执行操作的全流程。典型应用包括智能客服、编程助手、个人助理等场景。虽然当前面临任务规划错误、工具调用失误

这两年，AI 骤然“火”了起来，可谓出现了重大“转折”。就在这短短两年间，全球各大“大厂”几乎在同一时间争先恐后地跟进 AI 技术。从 ChatGPT 发布起，谷歌、Facebook、亚马逊等纷纷紧跟其后，国内的百度、腾讯、阿里、字节跳动等也不甘示弱。对市场趋势敏感的产品经理们，想必也感受到了这一变化。或许你们也曾思考过要不要转行成为 AI 产品经理或者进入 AI 领域呢？那么，AI 相关行业究竟

AI产品经理不仅需要深厚的技术背景，还要具备跨领域的知识和敏锐的市场洞察力。从基础知识到平台支持，从核心技术到行业实践，再到伦理与法律的考量，AI产品经理的知识体系是一套复杂而全面的能力组合。只有通过持续的学习和实践，才能真正驾驭AI技术的浪潮，打造出引领市场的智能产品。AI产品经理，0基础小白入门指南作为一个零基础小白，如何做到真正的入局AI产品？什么才叫真正的入局？是否懂 AI、是否懂产品经理

【摘要】本文介绍零代码本地搭建个人知识库的方法，重点推荐使用Docker部署MaxKB工具。MaxKB支持多种大模型，数据本地存储确保安全，可实现文档智能检索与问答。具体步骤包括：通过Docker获取MaxKB镜像、配置端口和存储路径、登录网页端创建知识库并上传文档（支持PDF/PPT等格式）、配置Kimi等大模型API实现智能问答功能。文中还详细演示了获取Kimi API Key和创建应用的全流

本文探讨如何利用Agentic GraphRAG技术简化法律合同处理流程。法律合同结构复杂，传统向量检索方法（RAG）易导致误检。通过将合同结构化存储为Neo4j知识图谱，并结合LangGraph代理，可实现更精准的上下文感知检索。文章以Contract Understanding Atticus Dataset为例，演示使用Gemini 2.0 Flash和Pydantic模型提取合同关键信息（

在2025年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。