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建立 AI 产品的底层常识与边界感,分清「何时用规则、何时用大模型」,不再被营销黑话唬住。
不是背名词,而是学会判断「该不该用 AI、选什么方案、如何落地、何时上线」,并通过 90 道场景决策关卡与 6 大端到端案例,将其转化为可评审的产品方案。
每天面临 5,000 条客服反馈,需实时进行情绪标签分类与紧急度打标,如何架构?
混合架构性价比最高:5,000 条/日的全量调用存在严重的延迟波动与 Token 成本累积。用规则前置过滤 60% 高确定性意图,仅将 40% 复杂长尾交由模型处理,能在降低 60%+ 成本的同时将平均响应缩短至 50ms。
无需从头硬啃全部内容。根据你当下的经验背景与业务痛点,直接切入最能产生杠杆效应的关卡:
建立 AI 产品的底层常识与边界感,分清「何时用规则、何时用大模型」,不再被营销黑话唬住。
跳出「写 Prompt、调 API」的浅层陷阱,掌握真实商业场景下的指标基线、错误恢复机制与架构取舍。
业务卡在召回率瓶颈、幻觉泛滥、延迟成本高或责任归属不清?对照全链路方案地图,快速排查卡点。
每层把六个阶段完整走一遍:先认得出概念,再判断得了边界,最后做得了取舍。三层依次解锁,循序渐进构建确定性的产品思考框架。
涵盖从场景识别、方案取舍到上线监控的端到端决策链条:
这个问题是否真的需要 AI?
识别生成、规则与模型边界
这个机会值得做、能够做吗?
建立场景筛选标准
哪种方案最小、可靠且可验证?
做出有依据的技术取舍
人和 AI 分别在什么时候做决定?
形成可靠的人机协作体验
怎样证明它长期可用且值得运行?
建立上线与运营门槛
这份方案能否经得住业务与技术评审?
完成端到端产品判断