隨著ChatGPT的問世，以及后續Deepseek等AI大模型的涌現，人工智能領域的發展速度超乎想象。這些AI大模型不僅改變了我們的工作方式，還激發了無數關于如何更高效利用它們的創意和討論。然而，在眾多關于AI大模型應用的探討中，我們往往忽視了某些更為核心和基礎的知識。
對于非AI領域的從業者來說，雖然不必深入了解AI的技術細節，但在當前技術日新月異的背景下，如何巧妙地將AI大模型融入產品設計，以滿足用戶需求，成為了一個亟待解決的問題。面對諸如微調、知識庫、Token、插件、MCP等術語，許多人或許只聞其名，不知其意。
目前，市場上存在著眾多AI大模型，無論是國外的OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude，還是國內的Deepseek、阿里通義千問等，它們雖各具特色，但核心能力大同小異。作為產品經理，對這些能力的基本了解至關重要，以免在必須擁抱AI時，只能想到簡單的對話輸入框。
AI大模型的基本能力多種多樣，其中之一便是結構化輸出。這意味著我們可以讓AI按照規定的格式來提供信息，就像填表一樣。這種方式的優點在于能夠規范回答格式，避免信息混亂，同時方便開發工程師對數據進行后續處理。例如，可以讓AI從用戶評論中提取關鍵信息，或將會議紀要轉換成結構化的表格。
除了結構化輸出，學會利用工具也是提升AI實力的關鍵。想象一下，一個只會對話的AI就像紙上談兵的將軍，而學會了使用工具的AI則能大展身手。例如，在旅游規劃中，AI不僅可以提供基本信息，還能調用天氣查詢、機票預訂、網約車預約等工具，為用戶提供全方位的旅行服務。
工具調用的概念包括單個工具調用（Function Calling）和工具包調用（MCP）。主流大模型大多支持Function Calling，即提供多個功能不同的工具供AI使用。而MCP則更像是一個打包好的工具箱，將某一領域需要用到的功能整合在一起，方便AI統一調用。
AI大模型正逐步具備多模態能力，這意味著它們不僅能進行文本對話，還能處理圖像、語音和視頻內容。這種多感官的交互方式為產品創新提供了更多可能性。例如，AI可以通過視覺識別生成圖片，或通過語音識別與用戶進行語音交互。
為了讓AI更好地理解和滿足用戶需求，我們還需要掌握兩大技巧：模型微調（Fine-tuning）和檢索增強生成（RAG）。模型微調類似于給AI“喂飯”，通過提供大量示例數據，讓AI學會按照期望的方式回答問題。而檢索增強生成則是給AI一個知識庫，讓它在回答用戶問題時能夠結合知識庫的內容，提供更準確的答案。
在與AI進行對話時，我們還可以通過角色扮演來增加交互的趣味性。例如，可以設定AI扮演不同的唐代詩人，與用戶進行詩詞創作和交流。這種人格分裂式的角色扮演不僅能夠提升用戶體驗，還能激發更多的創意和靈感。
當然，AI并非萬能，它們有時也會給出看似合理但實際上錯誤的回答，這被稱為“AI幻覺”。為了避免這種情況，最好不要讓AI完全替代人類的功能，而是將其作為產品功能的拓展。在選擇AI大模型時，也需要結合產品需求，選擇最適合的模型。
主流AI大模型各有千秋，有的擅長處理代碼，有的擅長處理長文本，還有的專攻多模態任務。因此，在選擇AI大模型時，需要結合產品需求進行綜合考慮，讓AI真正成為推動產品創新的“六脈神劍”。
