PythonAI算法
大模型产品经理岗位职责与核心技术学习路径解析
本文详细解析了大模型产品经理的核心岗位职责，涵盖市场调研、需求分析及智能应用探索。同时提供了系统的四阶段技术学习路径：从基础的提示工程与模型认知，进阶至 RAG 架构与向量检索，深入模型微调与 Transformer 原理，最后落脚于商业部署与成本优化。内容包含关键代码示例与技术概念详解，旨在帮助从业者构建完整的大模型技术知识体系，提升产品落地能力。
本文详细解析了大模型产品经理的核心岗位职责，涵盖市场调研、需求分析及智能应用探索。同时提供了系统的四阶段技术学习路径：从基础的提示工程与模型认知，进阶至 RAG 架构与向量检索，深入模型微调与 Transformer 原理，最后落脚于商业部署与成本优化。内容包含关键代码示例与技术概念详解，旨在帮助从业者构建完整的大模型技术知识体系，提升产品落地能力。
随着生成式人工智能（AIGC）技术的爆发，企业级大模型应用开发平台（LLM Ops）成为行业基础设施。大模型产品经理负责连接技术能力与业务场景，推动大模型在企业内部的落地应用。该岗位需要深入理解大模型原理、架构及生态工具链，能够设计具备商业价值的智能产品。
要胜任大模型产品经理岗位，需掌握从基础认知到商业闭环的全链路知识。以下分为四个阶段进行系统学习。
本阶段旨在建立对大模型 AI 的前沿认知，理解其运作机制，并掌握与模型交互的核心技能。
# 示例：简单的 Prompt 构建结构
prompt = f"""
你是一个专业的数据分析助手。
请根据以下数据进行分析：
{data_input}
要求：
1. 总结关键趋势。
2. 给出三个建议。
"""
本阶段重点在于扩展 AI 能力，构建私有知识库，实现基于检索增强生成（RAG）的系统开发。
本阶段深入模型底层，掌握垂直领域模型的训练与优化方案。
# 示例：LoRA 微调配置概览
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
)
本阶段关注成本控制、性能优化及商业化落地，培养被 AI 武装的产品经理视角。
成为一名优秀的大模型产品经理，不仅需要理解产品方法论，更需要具备扎实的技术视野。从提示工程到 RAG 架构，从模型微调到私有化部署，每一个环节都直接影响产品的最终体验。建议从业者保持对新技术的敏感度，通过实战项目积累经验，逐步构建自己的技术壁垒。
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