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初步生成结果 -用户操作区- 迭代生成区。•关键交互模块•指令细化区让用户方便地在结果基础上修改要求如“更正式一点”、“缩短句子”、“重点突出xx”、“模仿[某作家]风格”。•风格/参数控制板预设按钮创意/严谨/简洁/幽默、调节“创造力”或“形式化程度”的滑块。(配图提示: 草图展示输入区、主生成区和旁边带滑块/按钮的参数控制面板)•多历史版本对比允许用户回溯之前的生成版本并重新选择作为起点。•会话状态管理清晰显示当前会话主题避免丢失上下文。•解释性组件标记模型做出的修改如果支持。设计原则操作直观化避免让用户写复杂Prompt、控制轻量化简化参数调节、反馈及时化、状态透明化。 四、 模型定制化、应用架构与工程化考量1、什么情况下你会建议对开源基础大模型进行微调微调与使用基于闭源API提示工程的方案相比各自的优劣势是什么如何决策考察点: 定制化策略、成本-收益分析、工程落地思维。参考答案建议微调的场景•需要极致的特定领域专业知识深度。•要求非常特殊或一致的输出风格/格式/术语。•现有API模型在关键任务上的表现达不到商业要求。•对数据隐私/安全要求极高数据不能出域。•长期总成本考虑API调用费 vs 自有算力运维在规模下更划算。•需要深度嵌入到私有工作流程中。优劣势对比微调:•优性能上限高、高度定制化、数据隐私性好、可长期控制模型。•劣启动成本高算力、数据、工程、技术门槛高、迭代速度慢需重新训练、模型维护负担。闭源API:•优启动快、零维护负担、持续享用模型提供方的技术升级、前期成本低。•劣模型行为不可控可能更新变差、定制化能力受限于接口、长期成本可能很高随调用量增长、数据隐私顾虑有泄露风险。决策因素核心需求强度、数据敏感性、预算与资源、性能要求、迭代速度需求、合规性、长期战略。2、解释RAG的架构和工作原理。为什么它在AI产品设计中越来越重要举例说明一个适合使用RAG的典型场景。考察点: 对核心应用架构的理解、解决实际问题的能力。参考答案•定义:Retrieval-Augmented Generation (检索增强生成)。原理检索 (Retrieve):用户查询到来时利用查询Embedding在向量数据库中检索最相关的知识片段/文档片段。增强 (Augment):将检索到的相关片段作为上下文和原始用户查询一起喂给大语言模型。生成 (Generate):LLM基于增强后的上下文信息生成最终答案。重要性•提供最新/特定领域知识突破模型预训练数据时间限制。•提升答案的事实准确性、可解释性和可追溯性答案基于检索内容。•减少模型幻觉。•可以更高效地管理私有知识库数据。典型场景•企业智能客服回答用户关于企业内部政策、产品文档、流程的问题知识库作为检索来源。•法律/金融研究助手基于大量私有合同、法规、研报提供答案并注明来源段落。•基于知识库的问答QA系统。3、设计一个AI应用时你会如何考虑和解决模型推理延迟、成本和可靠性的问题请提供具体策略。考察点: 工程化思维、资源管理、鲁棒性设计。参考答案延迟 (Latency)•模型选择选择更小的、推理更快的模型如7B模型 vs 70B模型。•优化模型量化、蒸馏、使用专用推理引擎如vLLM, TensorRT-LLM。•架构异步处理非必须实时响应的任务、结果缓存缓存常见查询的结果。•UX设置用户预期进度条、提示信息。成本•模型选择评估成本/性能比如GPT-3.5 Turbo比GPT-4便宜很多。•提示优化精简Prompt减少输入输出Token。•架构缓存、批量请求处理、速率限制控制调用频率。•监控详细监控Token消耗和使用成本。•微调长期看专属小模型成本可能更低。可靠性•重试机制处理临时性的API调用失败或超时。•服务降级在主模型不可用时有备用可能性能较低的模型或方案。•健康监控和告警实时监控服务状态。•负载均衡确保流量合理分发到多个节点/实例。•限流/熔断保护后端服务不被突发流量击垮。 五、 场景设计与业务洞察1、请构想一个全新的、能充分发挥大模型潜力、并能产生显著商业价值的B端场景不是Chatbot。描述核心功能、目标用户、关键优势和潜在挑战。考察点: 创新思维、商业敏感度、场景解构能力、风险意识。参考答案•**场景:**AI-驱动的战略情报分析平台(面向VC/PE投资经理、企业战略部门)。•核心功能•自动抓取整合海量行业报告、新闻、财报、专利数据、社交媒体信息。•利用LLM进行语义理解、总结归纳、趋势识别、核心观点/信号提取。•生成动态行业图谱、竞争格局分析、初创企业潜力评估简报。•智能问答询问特定公司/行业的深层问题获得基于最新信息的分析结合RAG。•基于提示自动生成特定格式的投资分析报告初稿。•目标用户投资分析师、企业战略顾问。•关键优势大幅提升信息获取和初步分析效率减少重复劳动发现隐藏线索赋能决策。•潜在挑战信息可信度验证、模型幻觉风险尤其在财务/预测数据、处理非结构化数据的复杂度高、数据源授权/成本、高定制化需求。2、如果要为大模型如GPT/Claude设计一个“App Store”或插件平台其核心价值主张是什么你会设计哪些机制来保障生态的健康发展如质量、安全、合规考察点: 平台思维、生态设计能力、安全合规意识。参考答案•核心价值主张为开发者和用户架桥扩展核心大模型的能力边界连接现实世界数据/服务创造“模型即平台”的开发者生态产生网络效应。•保障机制•严格审查插件上架审核功能、安全性、隐私政策。•沙盒机制限制插件权限仅访问必需资源隔离运行。•用户知情与授权明确告知用户插件何时被调用、访问了哪些数据/服务并获得明确同意。•信誉与评价系统用户评分、使用量、举报机制。•开发者认证KYC流程。•内容安全网关监测插件与大模型交互中的有害内容。•清晰API规范与合规要求:符合GDPR/CCPA等。•持续监控与下架机制对违规、低质量、高风险插件进行处理。 六、 商业化与行业趋势1、你认为目前AIGC行业的商业模式有哪些哪种/哪些最有潜力为什么你负责的AI产品将采用何种模式如何定价考察点: 市场洞察、商业模式构建能力、定价策略思维。参考答案•常见模式•订阅制 (SaaS)按用户/席位/时间收费如ChatGPT Plus, Claude Pro。•API调用量按请求数/Token数收费如OpenAI API, Anthropic API。•用量分层Freemium免费基础版吸引用户高级功能/更高用量需付费。•按功能模块特定AI能力模块单独收费。•企业定制提供私有化部署、深度定制开发。•广告免费使用广告展示潜力需谨慎评估用户体验。•**最有潜力**混合模式如API按需订阅最具潜力。API模式满足开发者需求有规模效应订阅制能提供稳定收入和增值服务入口如优先访问、高级模型、插件企业定制支撑高端价值。•自定策略示例如办公智能写作助手•基础个人版免费限制模型能力和使用次数。•专业个人版订阅制$10-20/月解锁更大上下文、更多风格、更高性能模型、自定义模板。•团队/企业版按席位订阅($30-50/用户/月)附加管理员工具、共享知识库、SSO、合规审计、SLA保障、API接入能力。•定价依据成本API调用费/算力/存储、竞品分析、目标用户支付意愿价值定位、功能差异。2、谈谈你对未来1-2年AI大模型技术如多模态、Agent、推理能力突破和产品形态发展的看法这些发展将如何影响AI产品经理的工作重心考察点: 前沿洞察、趋势前瞻、战略适应性。参考答案•技术趋势•多模态深度融合文生图/图生文/视频更自然催生内容创造、教育、设计新产品。•Agent智能体LLM作为“大脑”能调用工具、自我规划、执行任务链如自动订机票酒店规划行程。颠覆工作流自动化、个人助理。•推理能力/复杂任务处理提升模型能处理更复杂问题数学、逻辑、代码调试提升在科研、工程辅助的价值。•模型轻量化与边缘部署手机端强大本地模型应用隐私、离线、低延迟。•开放模型生态竞争加剧。•产品形态更自然地融入现有工作流如文档编辑器、IDE、从“Copilot”向“Agent”演进自动化、高度个性化、虚拟化身/数字人。•对PM重心影响•更深度理解系统集成与自动化逻辑Agent设计需要抽象复杂流程。•人机协作范式再定义如何设计人与Agent的顺畅协作边界。•可靠性/可控性要求更高Agent行为更需要约束和验证。•数据闭环管理更核心优化Agent行为。•多模态体验设计交互不局限于文字。•更关注价值闭环的商业化评估Agent带来的实际效率/效益提升。 七、 项目经验与行为问题1、讲述一次你成功推动跨职能团队尤其涉及AI研发、工程等协作攻克技术难题或达成产品目标的经历。你具体做了什么结果如何遇到什么冲突如何化解考察点: 领导力、沟通协作能力、执行力、冲突管理。参考答案(使用STAR原则)•Situation:目标是上线一个基于LLM的高精度语义搜索功能但初期结果相关性差研发认为模型本身数据不足UI认为搜索框交互不够清晰。•Task:在6周内提升搜索效果达到上线标准。•Action:迅速召集DS/研发/后端/前端核心成员开会明确问题本质既有模型微调问题需新数据也有用户查询表达模糊问题需UI引导。数据侧主导快速梳理所需的关键用户行为数据查询词、点击记录组织团队在一周内完成小样本标注用于微调。产品侧推动前端设计了即时查询建议Search Suggestion功能帮助用户输入更标准的关键词/语句。建立每日站立会同步进展和阻塞点。化解冲突研发优先保模型VS前端想先改UI强调两者互补性“模型解决‘找到’UI解决‘问准’”制定并行开发计划要求各自负责部分的结果先在小范围AB测试验证。Result:4周完成功能迭代AB测试显示相关结果点击率提升50%达到上线目标。团队协作效率提升。2、在管理AI产品的过程中你如何进行A/B测试需要注意哪些AI产品的特殊性考察点: 数据驱动思维、实验设计能力、AI产品理解。参考答案•流程明确假设 - 定义核心指标 - 确定变量模型版本、提示词、UI交互 - 分组策略随机、一致性 - 实施测试 - 收集分析数据 - 得出结论。•AI特殊性需注意•指标复杂性除了传统指标点击率、转化率需增加AI相关指标生成内容质量人工评估得分、相关性得分、Factual Error Rate。•用户交互不确定性生成结果可能影响用户后续行为如看到高质量结果更愿意继续用。需观察行为链指标。•长期效应评估AI效果可能随着用户使用学习/适应或模型更新而变化。考虑长期观察或分阶段测试。•统计显著性要求更高AI行为波动性可能更大确保样本量充足。•对照组设计有时难有完美对照组如旧系统完全不可比。需设计合理基准。•伦理安全审查A/B测试内容需经过安全审查避免潜在伤害。 八、 伦理、法律与安全1、在设计生成式AI产品如写作助手、图像生成时你会采取哪些具体措施来应对内容安全如生成不当/有害内容、版权和用户隐私方面的挑战考察点: 风险管理能力、合规意识、伦理实践。参考答案内容安全•输入端过滤对用户输入的Prompt进行敏感词/主题过滤、意图识别。•输出端拦截利用分类模型/规则在内容生成后立刻扫描过滤有害/冒犯/非法内容。•黑名单机制禁止生成特定类型名人/版权人物/有害主题。•明确用户协议禁止用户用于生成非法/有害内容并提供举报通道。•人工审核策略对新功能/高风险场景部署人工样本审核。版权•用户引导明确告知用户对生成内容的版权归属根据服务条款通常是用户并强烈建议用户不要侵犯第三方版权。•免责声明强调模型可能基于训练数据生成用户需对内容负责。•模型层面尝试在训练/微调时加入抑制直接模仿特定风格/艺术家的技术。•侵权处理流程建立版权投诉快速响应和处理机制。用户隐私•数据最小化仅收集必要信息提示用户避免输入高度敏感个人信息。•透明化清晰隐私政策说明数据如何被使用尤其是否用于模型训练。•用户控制提供选项让用户禁用历史记录存储/禁止个人数据用于训练。•技术保障加密传输存储、访问控制。如提供隐私保护推理API选项数据不经厂商服务器。•数据处理协议满足GDPR/CCPA等合规要求尤其是处理个人数据时。2、如何理解和处理AI大模型训练数据中的偏见问题产品经理可以采取哪些措施来减轻偏见在最终产品输出中的体现考察点: 社会责任感、偏见意识、产品化缓解措施。参考答案•理解偏见源于训练数据本身的历史和现实社会偏见如性别、种族、地域、群体被模型学习放大。产品经理可采取措施•需求阶段明确要求技术团队在模型评估阶段包含多维度偏见评测如特定场景下对不同人群的表现差异。•数据选择在可行范围内推动使用来源更广泛、代表性更强的数据集进行微调或做RAG知识库。•Prompt设计:主动在Prompt中加入强调公平性和中立性的指令e.g., “请提供一个无偏见、中立且包容的视角”但需测试效果。•输出约束/过滤建立规则或模型对含有显性偏见/刻板印象的输出进行识别和修正或拦截。•用户反馈机制专门设立关于偏见的反馈渠道并用于改进模型。•多元化测试产品上线前进行更广泛的、包含不同背景人群的用户测试。•持续监控产品上线后持续监控输出是否存在模式化的偏见。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】