情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理的一个重要应用，目的是自动识别和提取文本中的情感倾向。基于规则的方法使用情感词典，对句子进行简单判断（适合初学）。基于传统机器学习的方法使用分类算法，如支持向量机（SVM），通过特征工程进行分类。基于深度学习的方法使用神经网络模型（如BERT、LSTM），自动学习文本的深层次语义，准确度更高。我们本次项目使用简单易上手的规则词典方法进行

本文介绍了Prompt模板化与参数化的概念与实践。通过将提示词转化为可复用模板，并用参数控制内容，可以避免重复劳动、保证输出一致性、便于迭代调优。文章提供了Python代码示例，展示如何构建一个客服机器人模板生成器，实现风格统一的自动回复。从产品经理视角看，模板化能提升AI产品的可控性、可维护性和扩展性，适用于客服、教育、金融等场景。最后强调模板化是优化AI提示词工程的有效方法，能显著提升工作效率

本文介绍了Prompt工程中的Few-shot与Chain-of-Thought（CoT）两种进阶技巧。Few-shot通过提供示例让AI模仿回答风格，而CoT则要求模型展示推理过程以提高准确性。文章通过Python代码示例对比了Zero-shot、Few-shot和CoT的差异，并指出DeepSeek R1模型会默认输出推理过程。产品经理需理解这些技术以优化交互设计、控制回答风格并确保准确性，如

通俗解释我们要做什么？为什么要做？怎么判断做得对不对？专业定义：PRD（产品需求文档）包含目标、范围、功能描述、非功能需求、验收标准等内容，是研发和设计的参考蓝图。

【AI产品效果评估指南】本文介绍了如何系统评估AI产品的表现，从核心概念到实践操作。评估聚焦三大指标：质量（准确率、覆盖率）、性能（响应时间、吞吐量）和成本（Token消耗、算力）。通过构建迷你评测器（BGE+DeepSeek R1），演示了自动评估流程：向量检索文档→生成答案→检查关键点命中率（pts/tot）。产品经理需掌握评估方法，用数据驱动决策，在PRD中明确准确率、响应时间等量化指标，为

本文介绍了向量数据库作为AI知识仓库的核心作用。主要内容包括：1）向量数据库的概念和必要性，能高效处理海量语义向量检索；2）主流开源工具如Faiss、Qdrant和Milvus；3）实践演示使用Faiss搭建小型知识库，实现文档语义搜索；4）从产品经理角度分析其对企业AI应用的价值，包括知识管理、性能保障和可扩展性。文章通过代码示例展示了如何将文本转换为向量并快速检索，帮助理解这一AI基础设施的关

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

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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、