从老板的困惑说起：探寻AI大模型应用的真相

作者：Echo，AIGC产品解决方案专家。10年+产品人，曾任职于教育、电商、知识付费、咨询等行业。坚持输出和沉淀个人产品方法论，分享产品技能方法、技术新态、产品心得、工作思考、职场干货、未来展望与人生旅途，感谢关注和支持。

“为什么我们接入文心一言API后，效果和人家文小言、豆包的C端产品差这么多？投入了人力物力，却没达到预期，你们到底有没有做好！”

老板的这通抱怨，如同一颗投入平静湖面的石子，激起了团队成员的层层反思，也让我们开始深入探寻大模型应用背后的复杂真相。

作为AI产品经理，在设计产品功能时，深入理解大模型的边界是至关重要的第一步。这就好比建造房屋，我们首先要清楚手中材料的特性与承载极限，才能据此规划出稳固且实用的建筑蓝图。

先明边界，再谈应用

大模型有着令人惊叹的能力，像是智能对话、文本创作、代码生成、数据分析等，为我们打开了无数创新的大门。我们要基于大模型现有的能力，去构思与之适配的应用场景。

比如，利用其强大的语言理解与生成能力，开发智能客服系统，快速准确地解答用户咨询；借助它在文本创作方面的优势，打造内容辅助创作工具，为创作者提供灵感和初稿。

然而，现实中不少企业老板对技术和大模型能力存在认知误区。他们常常认为只要接入了豆包、文心一言等大模型，就能轻松收获理想效果。但实际情况并非如此简单。

这其中的关键在于，成熟的C端产品，如豆包、文心一言等，它们在面向用户之前，经历了大量复杂而精细的优化工作。

策略与工具的力量

策略的制定对大模型的应用效果起着决定性作用。以问答系统为例，针对不同领域和用户群体，需要设计特定的提问策略。

在医疗领域，要确保问题表述专业、准确且全面，引导大模型输出精准的医学建议；在教育领域，提问策略则要侧重于激发学生的思维，帮助他们理解知识点。

而工具的搭配使用同样不可或缺。像向量数据库这类工具，可以与大模型相结合，用于存储和快速检索相关数据，从而大幅提升大模型在处理特定任务时的效率和准确性。

前后端封装的奥秘

前端和后端的封装就像是为大模型精心打造的“外骨骼”。

前端负责与用户进行交互，它的设计直接影响用户体验。一个简洁、直观且美观的前端界面，能够让用户更自然、流畅地与大模型进行对话。

而后端封装则涉及到对大模型的调用、参数配置以及与其他系统的集成等复杂操作。通过合理的后端封装，可以对大模型的性能进行优化，保障其稳定运行，并根据不同的业务需求进行定制化处理。

例如：在调用文心一言大模型时，通过合理配置后端参数，如调整模型的温度系数，能够控制生成文本的随机性和创造性。

在实际应用中，当温度系数设置在0.6 - 0.8之间时，生成的文本在保持逻辑性的同时，具有更高的新颖度。

API只是提供了发动机

企业老板们需要明白，直接使用成熟的C端产品，就像是乘坐一辆经过精心调校的豪华汽车，能够舒适快捷地抵达目的地。

而自行对接大模型并尝试应用，更像是从零开始组装一辆车，其中涉及到诸多技术环节和细节把控，稍有不慎就可能导致行驶颠簸甚至无法前行。

在AI产品设计的道路上，我们必须以对大模型边界的清晰认知为基石，结合巧妙的策略、合适的工具以及精细的前后端封装，才能构建出真正具有价值和竞争力的AI应用。

唯有如此，我们才能在这场AI革命中，充分挖掘大模型的潜力，为企业创造更大的价值，在市场竞争中脱颖而出。