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AI类需求产品经理应该如何写需求文档

Answer

以下是为您提供的关于 AI 类需求产品经理如何写需求文档的相关内容：

工具推荐：

  • 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com）
  • 脑图：Whimsical（whimsical.com/ai-mind-maps）、Xmind（https://xmind.ai）
  • 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/）
  • 项目管理：Taskade（taskade.com）
  • 写邮件：Hypertype（hypertype.co）
  • 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps）
  • 团队知识库：Sense（senseapp.ai）
  • 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com）
  • 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com）
  • 数据决策：Ellie AI（ellie.ai）
  • 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

开发流程：

  1. 基础小任务：
    • 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。
    • 对于特定技术学习（如 chrome 插件开发），让 AI 按照最佳实践生成示范项目，包含典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1-mini，可在提示词最后添加生成相关脚本的要求。
  2. 明确项目需求：
    • 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。
    • 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，方便后续开发时与 AI 交流。

银海相关：

  • 可以通过 Prompt 提示词来复现产品的轻量化版本。
  • Prompt 提示词是给 AI 的指令，可以是文字或按一定格式的参数描述。
  • 学习 Prompt 提示词可参考：https://www.promptingguide.ai/zh
  • 提供了 10 个场景及相应的 Prompt 提示词和实现效果，包括行业洞察分析、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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

产品经理AI工具集

📈用户研究、反馈分析→Kraftful kraftful.com🧠脑图→Whimsical whimsical.com/ai-mind-mapsXmind https://xmind.ai🎨画原型→Uizard[uizard.io/autodesigner/](https://uizard.io/autodesigner/)📋项目管理→Taskade taskade.com📧写邮件→Hypertype[hypertype.co](https://www.hypertype.co/)🗣️会议信息→AskFred[fireflies.ai/apps](http://fireflies.ai/apps)📚团队知识库→Sense[senseapp.ai](https://www.senseapp.ai/)📝需求文档→WriteMyPRD writemyprd.com🏃‍♂️敏捷开发助理→Standuply standuply.com📊数据决策→Ellie AI[ellie.ai](https://www.ellie.ai/)🤖企业自动化→Moveworks moveworks.com

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照best practice写一个say hello的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样，你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务，来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈，按照best practice为我生成一个简单的示范项目，但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要：文件一开始就有良好的组织，后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招：如果你用的是o1-mini，你可以在prompt最后添加这句：“请生成create.sh脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果windows机器则是create.cmd）足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码，并给出提示，你只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话，来逐步明确项目需求。（如果你是训练有素的产品经理，可以忽略这一步）“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向我提问，帮我梳理清产品功能，尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答，帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后，你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能，会非常方便。[heading2]

银海：产品经理AI助手，我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI

体验完这个让我惊喜的产品后，我开始深入思考，实现这款产品的核心能力是什么？我反问自己：通过我这几个月对于AI的研究，能不能直接使用Prompt提示词来复现这款产品的最轻量化版本？Prompt提示词：Prompt简单来说就是你给AI的指令。Prompt可以是一段文字，比如你和ChatGPT等对话的，也可以是按照一定的格式的参数描述，比如AI绘图的软件，使用参数的情况比较多。学习Prompt提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh（需要了解更多可以咨询我）于是，我先开始分析产品经理日常工作，筛选出那些必要环节且可用Prompt提示词来解决的场景。其次我在分析各个场景的Prompt应用可行性，按照PDCA循环计划(Plan)、实施(Do)、检查(Check)和处理(Action)的方式，建立了Prompt的0-1生成流程。我提供了10个场景，并配备了Markdown格式的基础版本Prompt提示词和跟AI交互过程中的实现效果：行业洞察分析:对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。方法论专家:精通各类管理和研发方法论,能根据具体情况选择和应用最佳方法。头脑风暴:团队成员自由提出各种想法和见解,快速产出创意解决方案。需求文档设计:根据产品特性和用户需求,设计产品需求文档。功能价值分析:评估产品各项功能的重要性和价值,辅助优化资源配置。竞品分析报告:对竞争对手的产品进行全面的分析比较,找出优劣势。流程图/图表设计:直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。思维导图设计:以树状图形式展示思路和知识框架。解决方案专家:根据问题分析,提供切实可行的解决方案。周报生成器:自动化生成工作周报,提高工作效率。

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如何用AI搭建个人知识库
以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），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，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
2025-02-28
怎样给AI投喂小说
给 AI 投喂小说可以参考以下步骤： 1. 首先使用 code interpreter，将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里，全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改，反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好，修改的成品有部分可直接采纳。每改一段，AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后，可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多，可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结，并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是，在修改过程中，对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时，由于 GPT 不稳定，为避免白忙活，应随时保存备份。
2025-02-28
我想知道AI如何提高办公效率
以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。
2025-02-28
写论文数据最真实的ai是哪个？
在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 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：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
作为互联网公司的IT，如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。
2025-02-28
如何通过langchain实现上传 一个客户需求文档，生成一个产品规格书doc格式的文档
要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。
2025-02-27
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么？
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销逻辑组织，如以品牌卖点提炼六步法为核心流程，并将其他分析助手加入工作流，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 2. 具备多种相关要素：如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。 3. 图像流搭建： 创建第一个图像流，为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义，熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 根据需求进行图像流设计，如生成海报功能，包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。 测试图像流。 此外，好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性（方便 DIY）等特征，尽量满足真实工作场景中的真实需求。
2025-02-27
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型，以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的AI工具和提示词有哪些
以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词： AI 工具： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 提示词： 1. 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 5. 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 7. 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时，要注意以下几点： 1. 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具，其提示词用于描绘画面，支持中英文输入，启用提示词优化后能更生动地描述画面内容，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具，可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档，确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时，它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-19
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏，有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？ 结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架
很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
企业建立私有大模型时候，采用什么工具进行RAG,高效实习企业知识文档、表格和pdf图纸的向量化
企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-02-27
知识库中关于 deepseek 有哪些文档
以下是关于 DeepSeek 的相关文档和内容： 章节： 知识点： 申请： 接入： 此外，还有以下相关内容： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要，包括关于 DP 模型的使用分享、音系学和与大模型互动的分享、DeepSeek 的介绍与活动预告等。 DP 模型的功能、使用优势、存在问题、审核方法、使用建议、使用场景和案例展示。 音系学研究、大模型取队名。 DeepSeek 文档分享、使用介绍、未来活动预告。
2025-02-25
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25
deepseek的提示词文档
以下是关于 DeepSeek 的相关信息： DeepSeek 爆火，价格亲民且实力超群，是智慧开源领航者，实时联网深度推理双冠王，用技术普惠重新定义了 AI 边界。便宜、开源且能联网，在 Appstore 排行第一，导致算力股大跌。 使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址：无 DeepSeek 的提示词使用方法比较长，单独列了一篇 魔改版本：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 一个提示词让 DeepSeek 能力更上一层楼的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，对比视频 使用方法： Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚（【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向）、Thinking Claude（项目是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）、Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）
2025-02-24
我有什么方法，能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容，然后行程一个分享的提纲
目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法： 1. 首先，将飞书文档中的关键内容提取出来，整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后，使用具有文本分析能力的 AI 工具，如某些自然语言处理模型，输入整理后的文本，让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示，以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是，AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整，以确保准确性和完整性。
2025-02-24
AI产品经理
以下是关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。特看科技专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。公司能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com ，或飞书与清慎联系。
2025-02-28
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。
2025-02-26
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。
2025-02-26
如何成为AI产品经理
要成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面努力： 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：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要具备的能力和素质包括： 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 从招聘信息来看，AI 产品经理的职责描述通常包括： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求一般有： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 此外，具备以下条件也有助于成为 AI 产品经理： 技术背景丰富，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。 有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景，如 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 作为 AI 爱好者与学习者，处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中，广泛使用生成式 AI 工具。 具备内容创作经验，如自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 拥有营销策划与品牌运营能力，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案，以及丰富的活动策划和运营经验。
2025-02-25
产品经理想进入AI行业，成为AI产品经理，应该怎么准备，能够快速应付面试拿到offer？我的背景是过去3年集中在用户功能产品，有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 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。 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。 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。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 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。 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。 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。 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。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25
AI产品经理实战学习
以下是为您提供的关于 AI 产品经理实战学习的相关内容： 北京分队中从事相关工作或有相关经验的人员包括： 枫 share：产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过 SD、MJ 但有待深入学习，用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频，正在找 AI 方向的产品岗位，坐标海淀（北五环）。 行远：产品经理，熟悉 prompt，部署过大模型、绘图项目，使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用，坐标朝阳。 管子：数据科学家，熟悉 prompt 创作，midjourney,runway,正在学习 stable diffusion，期待学习、打磨作品，坐标朝阳（望京和国贸）。 猫先生：算法技术出身，2022 年开始持续关注并学习 AIGC 方向，部署过大模型、绘图、视频生成等项目，熟悉 pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui 等工具，坐标海淀。 Andy：技术出身，刚开始学习 AIGC，部署过大模型、SD 等，写过代码调用 API，熟悉使用 ChatGPT、Kimi、coze 等，关注 AI 在教育领域的应用，坐标通州。 AI 产品经理的个人划分（仅供娱乐和参考）： 1. 入门级：能通过 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：有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对 AI 产品经理的要求：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 产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，阿里云 AI 实训营携手 WaytoAGI 讲师走进 GDC 全球开发者先锋大会，活动包括： 学练议程：2 月 21 日 09:30 12:30 通义灵码 0 基础应用开发，人人都是软件创作者；2 月 21 日 13:30 16:30 为你的 AI 应用装上眼睛；2 月 22 日 08:30 12:00 人工智能平台 PAI：DeepSeek 部署和应用实战。 分享嘉宾：张梦飞（词元映射 CEO，WaytoAGI Agent 核心创作者）、银海（AI 产品经理，WaytoAGI 社区共建者）、瑞雪（通义实验室科学家）、许键（AI 产品经理，WaytoAGI Agent 版主）。 实训福利：打卡有礼（现场分享打卡，领 AI 实训营定制周边）、学练有礼（现场提交作业，领阿里云精美好礼）。 活动地点：上海徐汇西岸艺术中心 B 馆（BW01）。感兴趣的学员可扫码参会。
2025-02-25