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一張圖說(shuō)清楚:大模型vs提示詞工程vsRAG微調(diào)vsDify之間的關(guān)系

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開(kāi)篇直接上圖,本文結(jié)束(不是)


這也是成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理必須吃透、搞清楚的所有內(nèi)容。搞透大模型本身

AI 產(chǎn)品經(jīng)理跟普通人用 AI 不一樣:

普通人跟 AI 的關(guān)系,類似主人身邊的仆人,說(shuō)啥做啥都在眼前,出問(wèn)題了能第一時(shí)間控制補(bǔ)救

但 AI 產(chǎn)品經(jīng)理跟 AI 關(guān)系,是皇上跟塞外將軍的關(guān)系

你設(shè)計(jì)了個(gè) AI 產(chǎn)品上線以后,大模型給你上演“將在外君命有所不受”的戲碼,就完蛋了。

所以,你必須得把這“大將軍”的脾氣特性搞得非常透徹,并且確保能有效控制他。

大模型的核心原理,你不搞透的話,肯定可控制不住。

不需要啃論文,但是必須把兩件事吃透:

1. 大模型訓(xùn)練流程

預(yù)訓(xùn)練做了什么事、得到了個(gè)什么東西

微調(diào)階段做了什么事、得到了個(gè)什么東西、造成了什么弊病

RLHF 階段做了什么事、埋下了什么隱患

比如,大模型的幻覺(jué),僅僅是因?yàn)槟銌?wèn)的問(wèn)題它不知道么?

比如,都是拿公開(kāi)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型,為什么每家模型輸出內(nèi)容的風(fēng)格不一樣?

比如,為啥很多國(guó)內(nèi)的大模型回答問(wèn)題的開(kāi)頭和結(jié)尾跟 GPT 一模一樣?

你得知道,這些都不是偶然,是訓(xùn)練方式帶來(lái)的副作用。

2. 大模型的推理原理

首先,你應(yīng)該知道了,大模型“思考問(wèn)題”的方式跟人是不一樣。

它給你輸出的每個(gè)字,都像我們玩狼人殺“投si”的那個(gè)人一樣,猜出來(lái)的。

不開(kāi)玩笑,你把大模型的推理原理搞明白以后,再跟玩狼殺人白天投票的環(huán)節(jié)比一比就會(huì)發(fā)現(xiàn),一毛一樣。


這個(gè)底層原理,造就了大模型的種種弊?。?/p>

比如,數(shù)學(xué)計(jì)算很糟糕,連 9.8 和 9.11 誰(shuí)大都不知道

比如,相同的問(wèn)題每次輸出的內(nèi)容都不一樣

比如,輸入只要 1 塊錢/百萬(wàn) token,但輸出卻要 4 元

但凡你把這兩件事吃透,就能理解提示詞的重要性提示詞工程在“工程”什么了

上面的信息,我在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗實(shí)訓(xùn)營(yíng)》里有用兩節(jié)課非常通俗的講解,歡迎加班主任了解課程!

提示詞和工程

“學(xué)”提示詞你要天天滿腦子想的是“套模板”,那就完蛋了。

提示詞是連接你的需求模型能力的中間鍵,

那些“模板”都是從模型能力側(cè)出發(fā)的,并且太過(guò)死板(甚至有些是為了死板而死板)

寫提示詞就兩件事:

把事情想全面,提供完善的背景信息,別跟個(gè)“渣男”似得這不說(shuō)、那不說(shuō)的

把需求說(shuō)清楚,提供清晰的任務(wù)目標(biāo),別跟個(gè)“渣女”似得啥也不說(shuō)就“你猜”

(當(dāng)然認(rèn)同以上的前提是你吃透了大模型的原理)


那么所謂學(xué)習(xí)提示詞,其實(shí)就是在學(xué)習(xí)怎么把一件事情表達(dá)清楚。

怎么學(xué)?

非常簡(jiǎn)單,透露一個(gè)小技巧。

魏源老師在清朝末期就通過(guò)《海國(guó)圖志》教給我們了:“師夷長(zhǎng)技以制夷”。

再說(shuō)提示詞工程:當(dāng)你知道了大模型的缺陷,還又非得用它不可,就得想辦法規(guī)避這些缺陷。

這就是工程的奧義。

所以,又繞回到大模型底層原理了。

我有總結(jié)四個(gè)法則,是這幾年做項(xiàng)目、拆項(xiàng)目一輪輪歸納出來(lái)的,可以分享給大家:


細(xì)節(jié)都在課程里,加班主任報(bào)名來(lái)學(xué),絕對(duì)干且實(shí)用。

限時(shí)+限渠道:12 月 7 日之前、通過(guò)這篇文章加班主任報(bào)名的同學(xué),可以領(lǐng)一份《AI 產(chǎn)品提示詞工程拆解知識(shí)庫(kù)》,這是我一年以來(lái)每周拆解、學(xué)習(xí)的 AI 項(xiàng)目,每一個(gè)都把項(xiàng)目的提示詞工程仔細(xì)的分析了。昨天剛拆完第 50 個(gè)。


RAG和微調(diào)

只靠提示詞,很多問(wèn)題依然是無(wú)解的。

比如,公開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)上沒(méi)有的信息,AI 是無(wú)論如何也不可能知道的。

比如,你想讓大模型永遠(yuǎn)只輸出一個(gè)特定結(jié)構(gòu)的內(nèi)容,純靠提示詞也很難搞。

這時(shí)就必須引入一些外掛能力來(lái)彌補(bǔ)缺陷。

幸運(yùn)的是,你現(xiàn)在才開(kāi)始學(xué)習(xí)成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理,直接學(xué)習(xí) RAG 和微調(diào)就好了。

放在 3 年前,連外掛都沒(méi)有。

RAG,本質(zhì)是給模型接一個(gè)“外掛知識(shí)庫(kù)”。

但是可不是把文檔上傳到知識(shí)庫(kù)那么簡(jiǎn)單,里面有很多不下手干不知道的細(xì)節(jié)

比如,文檔分段你要選“自動(dòng)分段”,就完蛋 30%了;

比如,不管 3×7=21 把文本段落直接向量嵌入,就又完蛋了20%;

比如,不管 6×7=43 無(wú)腦用語(yǔ)義檢索,又得損失 10%的準(zhǔn)確率;

還有,查詢優(yōu)化、向量模型選型、ReRank、提示詞兜底……

這些都不知道的話,你的智能客服大概率會(huì)變成只能克服:“沒(méi)辦法,我不懂 AI,客戶只能克服一下了?!?/p>

然后稍微說(shuō)一下微調(diào)。

如果你不了解一下微調(diào),就會(huì)像那些土老板們一樣,“咱公司必須用微調(diào)大模型”。


微調(diào)的價(jià)值什么、什么時(shí)候微調(diào)、微調(diào)有多費(fèi)勁

確保你了解了這些信息。

新時(shí)代的原型圖

低代碼產(chǎn)品在 2022 年都快黃了,突然因?yàn)?AI 的出現(xiàn),一步成為「榮耀王者」

所以,Dify、Coze 這些產(chǎn)品,不要當(dāng)成新東西來(lái)學(xué)。

它們的核心價(jià)值是幫我們快速驗(yàn)證想法,

可以讓你在非常短的時(shí)間里,把一個(gè) AI 產(chǎn)品的核心流程跑起來(lái)。

所以我把它們成為“AI 時(shí)代的原型圖”

但是能跑的 MVP,可以拉上用戶、小范圍試一試,立刻知道方向大概對(duì)不對(duì)。

甚至拿到需求評(píng)審會(huì)上給老板演示價(jià)值,拿到產(chǎn)研對(duì)齊會(huì)上給技術(shù)講實(shí)現(xiàn)邏輯。

如果你還沒(méi)成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理,用它們把一個(gè)場(chǎng)景問(wèn)題解決掉,就一個(gè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

我的學(xué)員都是這么搞得,在簡(jiǎn)歷和面試階段優(yōu)勢(shì)非常大。


如果你自己想不出場(chǎng)景問(wèn)題、不知道在簡(jiǎn)歷里寫什么,加班主任,有好多案例可以分享給你。

如果你想要更進(jìn)階一點(diǎn),產(chǎn)出“高保真原型”,甚至獨(dú)立開(kāi)發(fā)一個(gè)完整產(chǎn)品出來(lái)

也沒(méi)啥難度。

Cursor、Claude Code 這些 AI 編程工具現(xiàn)在強(qiáng)到離譜

只要你能把需求說(shuō)清楚,開(kāi)發(fā)一款產(chǎn)品出來(lái)也就幾分鐘的事兒。

當(dāng)然多少得了解一些編程相關(guān)的基本知識(shí),

比如,程序是咋運(yùn)行的、環(huán)境是啥

比如,前端網(wǎng)頁(yè)代碼長(zhǎng)啥樣、后端 JS 之類代碼咋運(yùn)行

甚至,終端怎么用、控制臺(tái)咋打開(kāi),哪些是報(bào)錯(cuò)、哪些是日志……

這些你也可以在我的《AI 產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗實(shí)訓(xùn)營(yíng)》里學(xué)到!

我專門為 Vibe Coding 設(shè)計(jì)了一章急速入門上手 AI 編程的內(nèi)容,一倆小時(shí)就能成為「全棧大佬」。

加班主任領(lǐng)課綱了解細(xì)節(jié)

最后,復(fù)習(xí)一下《一張圖說(shuō)清楚成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要學(xué)什么》,有收獲請(qǐng)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)!先謝過(guò)了!


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