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隨著大模型技術的快速發展，市面上涌現出了大量的大模型產品崗位，那么想要進入AI行業的產品經理同學，需要提前做好哪些準備工作呢？這篇文章里，作者總結了入行AI的必備知識，包括市場調研、產品底層邏輯等內容，一起來看。

AI大模型從去年11月開始到現如今，已經非?；馃?，無論大廠還是創業新星都在為AI的落地搭建產品架構，并迅速跟進落地鋪量，隨著業務擴建，市面上也涌現出大量的大模型產品崗位。對于目前在看機會的如果想要入AI坑的話，產品經理要開始做哪些方面的準備工作呢？

一、市場摸底調研：市面主要提供AI服務都有哪些大類？

選擇AI大模型的崗位本身也是在做職業的規劃過程，對線上已有的公司提供的能力進行摸底調研有助于找準自己的興趣點，并基于后續規劃選擇最為契合的崗位方向。按照產品服務的類型，市面上AI提供的品類主要有

對話生成式：基于深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）或變種，如長短時記憶網絡（LSTM）和注意力機制。這些模型通過學習大量的對話數據，可以捕捉到語言的上下文和語義信息，并生成符合語法和語義規則的自然語言回復。這類產品在市面上比較多也相對成熟，比如大家熟知的openai、文心一言、glow等。

AI繪圖：利用人工智能技術進行繪圖和創作的過程。通過訓練深度學習模型，計算機可以學習并模仿藝術家的繪畫風格、創作技巧和審美特點，從而生成具有藝術性的圖像和繪畫作品。在應用這套技術的，比如抖音產品的特效、百度文心一言繪圖功能。

虛擬助手和智能客服：利用自然語言處理和對話生成技術，可以與用戶進行語音或文本交互，提供信息查詢、任務執行、問題解答等服務。這類產品通常服務于2B比較多，日常在美團app里面的小美智能滿足用戶非結構化的找店需求。

陪伴類的產品市面上會有一些根據人臉做面向分析，也有一些心理咨詢行業在用的咨詢感情陪伴類產品，底層都是基于用戶在數據中的表現去匹配相應的情感支持。

二、這么多品類AI產品，它們底層邏輯是如何實現的？

市面上已有的大模型產品主要依賴底層的基礎模型處理數據能力。從最底層到實際應用層，數據方向從基礎數據的“非”智能轉向有意圖的“智能”。

1. 基層模型能力

按產品所需能力建設所需的自研數據，這里面可能包括特定的圖像表達、語音表達、視頻表達、情緒感知等多種類型的數據服務能力。

其次是基于戰略合作的特色數據源，本圖中給出的數據合作產品ChatGLM-6B是開源的雙語對話模型，含 62 億參數，可處理對話聊天、智能問答等多種自然語言任務，支持在單張消費級顯卡上推理使用，提供服務方是面向企業的2B類公司。

開放接口，眾所周知，來自OpenAI跟微軟Azure提供的智能化語義理解與智能辦公的數據處理能力。

開源模型主要分為NLP工具包、元學習開源庫等資源信息，按照產品本身的的需求能力可以自己接入。

再往上走就是基于目標服務的能力如何保證數據的高效調用，一般會從部署能力、推理優化、量化壓縮幾個象限去建構調用的資源，實現減少存儲數據的壓力，提升查詢速度，縮短問題被解答的思考時間，建構自適應學習能力提高問題解答滿意度等目標。

最外層的輸出，就是基于上述數據的安全合規，一般分為兩個視角，數據使用的安全監控能力、內容存儲的合規合法能力。關于數據隱私方面的內容未來會基于特定場景再做詳述。

2. 應用框架層

顧名思義，為了滿足應用層的調取高效實現轉換、理解、查詢、調用、輸出的架構層。

通過上述架構圖也可以看出，工具管理主要滿足服務模型、Prompt、存儲、知識圖譜等模塊的存放跟使用；

配置組合用于處理多個模型或組件組合在一起來實現更高級的功能。這種組合可以是串行的，即一個模型的輸出作為下一個模型的輸入；也可以是并行的，即多個模型同時處理不同的輸入數據。通過組合不同的模型或組件，可以實現更復雜的功能，例如語音識別和語義理解的組合、圖像分類和目標檢測的組合等。組合可以根據具體的需求和場景進行靈活的設計和調整，以實現更好的性能和效果。

編排決策用來滿足完成復雜任務的執行。例如，一個語音識別應用可能需要包括語音前端處理、語音識別模型、語義理解模型等多個組件。在這種情況下，編排就是將這些組件按照一定的順序和邏輯連接起來，以實現整體的功能。除了內容體裁的讀取，編排還涉及到模型的調用順序、輸入輸出的傳遞、數據的處理和轉換等。它需要考慮到各個組件之間的依賴關系、數據流的管理、錯誤處理等方面的問題。

編排技術在AI基層模型能力中起著重要的作用，它可以幫助開發者更好地組織和管理復雜的模型和組件，實現更高效、更靈活的AI應用。同時，編排也可以提供更好的可擴展性和可維護性，使得AI模型能力在不同場景和需求下更加靈活和適應。

以上的干貨信息，對于想要入行的PM來說面試基本上已經足夠。

3. 產品應用層

這里主要就是市面上大家所關注到的各類產品，具體產品在此不詳細贅述。單獨拎出來是希望大家可以結合自己日常熟悉工作的視角來判斷各類產品視角下，我們的優勢跟可以切入的領域。

比如，目前在做客服平臺，如何才能結合大模型提升整體的客服滿意度？如果在做銷售管理，如何利用好大模型更好的經營本地銷售業務，這些問題想明白有助于投遞大模型相關崗位中有的放矢，把完整的鏈路思考全面。

三、如何贏得市場增長跟變現思路

回應這個問題本質是對變現模式的回應，在這里拋磚引玉舉兩個例子。

1. 自媒體從業人員

建議從使用好AI產品，抓住AI生成產品能力的優勢來落地，學習使用AI生成“顯眼包”的話題，借用AI美化宣傳文案，甚至可以使用AI潤色圖文，使用AI能力管理好社群消息分析運營思路。

借用AI能力打磨賬號自身的流量，獲得一定影響力，持續創造營收。

2. 小企業如果已經有了相對成熟的體量且用戶相似度較高，且不希望只做廣告

1. 付費訂閱類產品：圍繞目標群體，提供需要的資訊、動態、八卦等信息，整合輸出高質量的內容社區，提供付費價值，收取訂閱費用。對當前社會形勢嚴峻的就業擇業等問題提供信息資訊服務，向用戶收取費用。
2. 數據銷售和用戶調研：借助大模型能力通過收集、分析和銷售用戶數據，為企業提供市場調研和用戶洞察。
3. 借助AI能力，挖掘線上用戶特征，輸出用戶本身所需的自我認知、潛能輸出等的產品，實現平臺變現通道。

以上，若對AI行業感興趣的同學歡迎來交流。