意图（Intent）可以理解为“用户想做什么”。比如用户说了一句话：“今天天气怎么样？”，这里用户的意图就是查询天气。用户说：“我想点一杯拿铁。意图：“点咖啡”（用户真正想做的事就是点咖啡。Dialogflow的核心功能就是识别用户表达的意图。训练短语（Training phrases）：用户可能会说的话。响应（Responses）：识别出意图后，机器人回复用户的话。意图（Intent）训练短语示

RAG（检索增强生成）是企业知识问答的关键技术，通过检索外部知识库结合大模型生成能力，解决企业内部专有知识问答问题。本文介绍了RAG的核心概念（检索+生成）、应用场景（知识库、智能客服等），并通过Python代码演示了最简版实现——直接向模型"喂"文档内容进行问答。从产品经理视角，文章分析了RAG成为企业AI刚需的原因（知识差异、实时性、合规性）及设计要点（资料收集、更新机制、

还记得小时候我们要写“读后感”或“观后感”吗？看完一篇长长的文章、一本书，甚至一部电影后，老师总是要我们用几句话概括主要内容。其实，这就跟。

本文介绍了如何通过API调用将大模型能力产品化。主要内容包括：API的概念解释（类比外卖电话），大模型API的必要性（隐藏复杂性，提供标准化服务），以及主流API风格（RESTful和OpenAI兼容接口）。实践部分演示了用Python调用本地DeepSeek模型的完整流程，包括服务启动、代码示例和运行方法。最后从产品经理视角分析了API的价值，包括功能接口化、模块复用、标准化输出等，并提供了PR

大模型（LLM）是基于Transformer架构的深度学习模型，具备文本处理、创意生成和问答对话等能力，但也有"幻觉"、知识局限和算力开销大的问题。产品经理需要理解大模型以判断需求可行性、设计功能、评估成本和与技术团队沟通。本文通过Ollama工具演示了本地运行DeepSeek-R1模型的方法，并列举了B2C、B2B等典型应用场景，强调大模型是"能力引擎"而

由于我方当前预算紧张，很遗憾无法接受此次价格调整。我们十分珍惜与贵公司的合作关系，期待未来在预算允许的条件下继续深化合作。根据你近期一次实际的工作会议，用AI工具生成一份详细的会议纪要，发送给参会人员并收集反馈。本季度整体业绩增长15%，线上渠道表现尤其突出，主要得益于社交媒体营销效果较好。发现主要问题为互动性不足，活动参与率偏低。提议增加短视频内容投入，加强用户互动体验，提高用户参与积极性。核对

本文介绍了Embedding（嵌入）技术在AI语义理解中的应用。Embedding将文本映射为高维向量，使语义相近的文本在向量空间中距离更近。相比关键词检索，它能更好地识别语义相似性（如"AI的未来"与"人工智能发展趋势"）。文章演示了如何使用bge中文优化模型进行语义检索，展示了其在RAG系统中的关键作用：Embedding负责检索相关文档，LLM负责生成

本文介绍了本地部署大模型DeepSeek的初体验。首先解释了本地部署的概念、优势与局限，强调其在数据安全和离线使用方面的价值。随后通过Ollama工具详细演示了安装、运行DeepSeek-Coder模型并生成Python代码的全过程。最后从产品经理角度分析本地部署的重要性，指出其适合金融医疗等敏感场景，但也需注意硬件限制和性能差异。完成这个本地Demo有助于PM更直观理解AI技术，为产品方案设计提

完成「首页＝菜品分类 Tabs + 菜品卡片列表」里补充 3‑5 个分类、每类 4‑5 道菜。祝你编码愉快，继续加油！

希望你能够独立或小组协作运用AI工具高效完成活动主题、流程设计及调查问卷制作，并能清晰地输出一套职场实用方案，具备直接应用于日常工作的能力。每组简短汇报方案，老师进行针对性点评，指出方案亮点及提升建议。确定调查问卷的目的，例如“周年庆活动意向调查问卷”。以实际职场案例为背景，例如：“公司周年庆活动”。现场微调AI生成的问题，更贴合企业实际。继续使用AI辅助生成详细的活动流程。现场讨论并投票决定最终