Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识

Answer

如果您想转行做 AI 产品经理，以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识：

  1. 算法知识：
    • 理解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。
    • 掌握一定的算法知识，可与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。
    • 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。
    • 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。
    • 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品竞争力。
    • 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。
  2. 技术框架：对技术框架有认知，了解技术边界，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。
  3. 关注重点：
    • 关注场景、痛点和价值。
    • 例如在录播课编程作业的自动批改案例中，要关注班主任批改作业时间长的场景，作业批改无法统一标准的痛点，以及提高教学质量和效率的价值。

总之，AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

?AIPM 技能树?

传统的软件/互联网PM在面对AI产品时，需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维，因此AI PM作为一个更加专业化的PM角色逐渐形成。AI产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术，同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。这就要求PM具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。1.理解产品核心技术了解基本的机器学习算法原理，有助于PM更好地理解AI产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。2.与技术团队有效沟通掌握一定的算法知识，可以帮助PM与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。3.评估技术可行性在产品规划阶段，PM需要评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助PM做出更准确的判断。4.把握产品发展方向AI技术发展迅速，了解算法前沿可以帮助PM更好地把握产品的未来发展方向。5.提升产品竞争力了解算法可以帮助PM发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力。6.数据分析能力很多AI算法都涉及到数据处理和分析，掌握相关知识可以提升PM的数据分析能力。

北京分队介绍

|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|84|Sundy|工作6年，5年产品运营经验，从教育方向到web3行业。从Sora发布视频后对AI产生强烈兴趣，学习了生文生图的原理和应用。现在的目标是转行当aigc产品经理，提高业务效率，解放人类双手和大脑！|产品经理||石景山|<br>|85|也毛|艺术专业毕业做职业导演，曾做十年广告业，地产及旅游领域深耕，现布局竖屏短剧及ai短剧赛道。希望结交各行大佬，共创未来。|AI创业者|||<br>|86|伯棠|AI算法工程师，会mj和Dreamina，希望与大家一起共学共创做出一流作品，也推动AI影视发展与中华优秀文化的传播|AI算法工程师||杭州|<br>|87|卡尔的AI沃茨|AI算法主打AI视频和AI数字人，一起共创?|AI算法|||<br>|88|蜂老六|农业+AI探索中，玩过海外TIKTOK游戏出口，直播换脸，手持4090，野生程序猿，主攻工作流和智能农业|创业|||

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

总结来说，对AI产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI说白了也是工具和手段，我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例（我个人也是在2017年开始关注机器学习，还报了风变的Python课程，不过当时没有深入研究）。案例一：录播课编程作业的自动批改场景：在班主任日常工作中，批改作业占据了50%以上的时间。这里的作业不是简单的选择题（有标准答案），而是包含创意创作和问答题，如孩子拖动编程积木来实现一个作品，还有孩子自己根据人物讲一个故事。目标：扩大班主任的服务半径，提高对学生和家长的服务效率。痛点：现有的作业批改方式无法统一标准，对于问答题和创作题的评分存在主观性，影响了教学质量和效率。原理：利用BERT机器学习模型（准确来说是BERT的变种），结合老师的批注（正样本和负样本），实现作业的自动和标准化批改。期望结果：理解和模拟老师的评分逻辑，减轻老师的工作负担。

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
我现在是一个完完全全的新手，我现在想要从0开始学习ai，请你协助我，我该怎么做
对于完全的新手想要从 0 开始学习 AI，建议您按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-04-11
我想从零基础学习成为一名ai产品经理，我该学习哪些知识内容，请把这些知识内容做个排序。
以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用： 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理还需要具备以下技能和知识： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识，提升数据分析能力。 此外，了解技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点、价值也是很重要的。
2025-04-08
我是一个小白，我该如何从0学起
如果您是零基础小白想要学习 AI 相关知识，可以参考以下建议： 1. 对于 AI 提示词工程师方向： 可以在网上寻找基础课程进行学习。 观看一些科普类教程，例如相关的优质视频。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具，并参考相关教程文档。 注意公司对该岗位的综合能力要求较高，需要具备敏捷的产品嗅觉等。 2. 对于 AI 图像生成方面： 可以学习生成式 AI 的相关知识，例如参考《生成式 AI 导论 2024》李宏毅的学习笔记。 了解 AI 生图，参考 Introduction to Image Generation Google AI 课程的学习笔记。 对于制定学习计划，可以参考 ，做到逐步推进问题，明确每日投入时间和每周资源，并根据自身情况增加学习成果评估要求。
2025-04-07
我该如何利用AI完成毕业论文
利用 AI 完成毕业论文可以从以下几个方面入手： 一、格式方面 1. 您可以自定义格式模板，实现格式自动调整。通过学校教务系统查询相关要求，例如本科和硕士研究生学位论文的格式规范，包括标题级别（如四级标题、五级标题）、字体（如宋体、小四）、行间距（如 1.5 倍）等。 2. 一些工具如 LaTeX 和 Overleaf 可以帮助高效处理论文格式和数学公式，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 二、写作辅助工具 1. 文献管理和搜索： Zotero 结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot 基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 三、避免过度依赖 AI 1. 始终明确 AI 是辅助手段，例如在写论文时，用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架等核心创作环节要自己完成。 2. 在工作中，用 AI 汇总数据、生成报告初稿，但最后的商业决策要经过自己的分析和定夺。 3. 在与 AI 互动中主动思考，如问完问题后对比自己和 AI 的回答，思考 AI 答案的新颖或不足之处。 4. 利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-02
我该如何学习AGI，请给我规划一条可行的学习之路
以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，查看入门课程。 具体的学习资源包括： 关于 Prompt 的了解：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w
2025-03-28
我该如何从零基础，系统学习AI类工具？我的目标是熟练制作AI视频
以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，在使用 AI 工具时，以下是一些相关的资源和建议： 想出点子：最佳免费选项为4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好。 制作视频：最佳动画工具为用于在视频中为人脸制作动画的。 同时，要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。
2025-03-24
从数据产品经理转行ai产品经理，需要补充哪些知识
从数据产品经理转行 AI 产品经理，您需要补充以下知识： 1. 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可在问题后面加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：很多大佬表示要关注或直接阅读技术论文，像产品经理转型 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的这期视频是很好的科普入门，值得一看。 此外，视频二提到了技术框架与关于未来的想象，比如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。
2025-04-08
我是一名 C 端用户产品经理，想转行做 AI 产品经理，应该从哪里入手
如果您作为一名 C 端用户产品经理想转行做 AI 产品经理，可以从以下几个方面入手： 1. 学习 Prompt 提示词：了解 Prompt 提示词的概念和应用，参考相关文档如 https://www.promptingguide.ai/zh ，掌握通过 Prompt 提示词解决产品经理日常工作场景的方法，例如行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器等场景。 2. 了解行业动态：关注 AI 行业的最新发展和趋势，通过混入各种相关群，与不同的人交流业务和技术，获取最新信息。 3. 弥补知识差距：由于 AI 技术发展迅速，可能存在技术与业务之间的知识断档。需要努力弥补自己在技术和业务方面的不足，熟悉相关技术知识，同时深入理解业务需求。 4. 积累项目经验：可以尝试参与一些 AI 相关的项目，哪怕是免费为相关人员提供服务，以积累实际经验。 5. 分析成功案例：研究已有的 AI 产品，了解其成功的因素和实现方式。
2025-03-22
如何转行ai产品经理
以下是关于转行 AI 产品经理的一些建议： 1. 积累相关经验：像案例中的贤峰，有医学、计算机、医生、码农、产品经理等多领域经验，Sundy 有 5 年产品运营经验。您可以通过在不同行业和岗位工作，积累丰富的经验，为转行打下基础。 2. 学习 AI 知识：了解生文生图的原理和应用等 AI 相关技术，熟悉 AI 领域的发展动态。 3. 明确自身定位：不同公司对 AI 产品经理的定位不同，要了解市场需求，找准自己的方向。 4. 提升业务能力：具备咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 5. 行业沉淀与创新：有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，要找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，关注海外优秀案例，进行业务创新。 6. 拓展人脉资源：混入各种群结交朋友，跟他们聊业务、技术，获取更多信息和机会。 7. 做好信息甄别：在求职时，对公司做好充分的了解和评估。
2025-03-21
转行做AI产品经理的自学指南，并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径： 自学指南： 1. 了解 AI 基础知识，包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识，如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理，例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等，可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验，尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径： 1. WaytoAGI（通往 AGI 之路）：这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 2. 相关技术论文：虽然对于小白有难度，但可以借助 AI 辅助阅读，完成一定知识储备。 3. 科普视频：如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈：例如安克创新 CEO 阳萌的访谈，获取前沿观点和启发。 此外，您还可以参考北京分队中相关人员的经验，如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
2025-02-21
我是一名数据产品经理，想转行ai产品经理，该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来，具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
转行无经验可以找哪些AI行业的岗位
以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位： AIGC 产品经理：如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行，学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑：例如识影拥有 8 年数据开发经验，目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者：像也毛从艺术专业毕业做职业导演，现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道；黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道，主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是，虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会，但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。
2024-12-24
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14