随着ChatGPT的问世，以及后续Deepseek等AI大模型的涌现，人工智能领域的发展速度超乎想象。这些AI大模型不仅改变了我们的工作方式，还激发了无数关于如何更高效利用它们的创意和讨论。然而，在众多关于AI大模型应用的探讨中，我们往往忽视了某些更为核心和基础的知识。
对于非AI领域的从业者来说，虽然不必深入了解AI的技术细节，但在当前技术日新月异的背景下，如何巧妙地将AI大模型融入产品设计，以满足用户需求，成为了一个亟待解决的问题。面对诸如微调、知识库、Token、插件、MCP等术语，许多人或许只闻其名，不知其意。
目前，市场上存在着众多AI大模型，无论是国外的OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude，还是国内的Deepseek、阿里通义千问等，它们虽各具特色，但核心能力大同小异。作为产品经理，对这些能力的基本了解至关重要，以免在必须拥抱AI时，只能想到简单的对话输入框。
AI大模型的基本能力多种多样，其中之一便是结构化输出。这意味着我们可以让AI按照规定的格式来提供信息，就像填表一样。这种方式的优点在于能够规范回答格式，避免信息混乱，同时方便开发工程师对数据进行后续处理。例如，可以让AI从用户评论中提取关键信息，或将会议纪要转换成结构化的表格。
除了结构化输出，学会利用工具也是提升AI实力的关键。想象一下，一个只会对话的AI就像纸上谈兵的将军，而学会了使用工具的AI则能大展身手。例如，在旅游规划中，AI不仅可以提供基本信息，还能调用天气查询、机票预订、网约车预约等工具，为用户提供全方位的旅行服务。
工具调用的概念包括单个工具调用（Function Calling）和工具包调用（MCP）。主流大模型大多支持Function Calling，即提供多个功能不同的工具供AI使用。而MCP则更像是一个打包好的工具箱，将某一领域需要用到的功能整合在一起，方便AI统一调用。
AI大模型正逐步具备多模态能力，这意味着它们不仅能进行文本对话，还能处理图像、语音和视频内容。这种多感官的交互方式为产品创新提供了更多可能性。例如，AI可以通过视觉识别生成图片，或通过语音识别与用户进行语音交互。
为了让AI更好地理解和满足用户需求，我们还需要掌握两大技巧：模型微调（Fine-tuning）和检索增强生成（RAG）。模型微调类似于给AI“喂饭”，通过提供大量示例数据，让AI学会按照期望的方式回答问题。而检索增强生成则是给AI一个知识库，让它在回答用户问题时能够结合知识库的内容，提供更准确的答案。
在与AI进行对话时，我们还可以通过角色扮演来增加交互的趣味性。例如，可以设定AI扮演不同的唐代诗人，与用户进行诗词创作和交流。这种人格分裂式的角色扮演不仅能够提升用户体验，还能激发更多的创意和灵感。
当然，AI并非万能，它们有时也会给出看似合理但实际上错误的回答，这被称为“AI幻觉”。为了避免这种情况，最好不要让AI完全替代人类的功能，而是将其作为产品功能的拓展。在选择AI大模型时，也需要结合产品需求，选择最适合的模型。
主流AI大模型各有千秋，有的擅长处理代码，有的擅长处理长文本，还有的专攻多模态任务。因此，在选择AI大模型时，需要结合产品需求进行综合考虑，让AI真正成为推动产品创新的“六脉神剑”。
