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🌐40、你当时写了PRD了吗，PRD都是有哪些模块呢，你们用什么样的逻辑去写的呢？

项目背景概述→PRD版本更新信息→需求列表→产品节奏→产品框架图、流程图、原型图→功能描述→数据埋点

1）项目背景概述：项目背景、目标及价值

2）PRD版本更新信息：谁在什么时间做了什么修改

3）需求列表：按照具体的页面，列出具体的需求名称，阐述需求描述、需求优先级排序

4）产品节奏：产品开发分为几个阶段，每个阶段都对应哪些内容

5）产品框架图、流程图、原型图：要全面，为画原型图做准备；流程图要清晰；原型图要注意界面元素的一致性、信息架构清晰、界面简洁等

6）功能描述：信息→交互→数量→状态

页面中有什么信息，有哪些交互方法（点击、滑动……），边界别条件（即异常情况，给出文案提示，例如用户没有输入用户名，提示用户输入用户名），状态

7）数据埋点：要全面、不要遗漏，一般统计pv、uv，以及页面中有交互的地方，以及用户的反馈，例如点赞、分享等

🌐41、B端产品重要的数据指标有哪些？

🌐42、自己产品这些指标的合理范围是是多少？

🌐43、你们产品功能用到的频率怎么样？数据表现如何？用户真实反馈怎么样？

🌐44、有哪些功能是在产品需求设计之初没有想到的？

🌐45、产品都有哪些badcase？有哪些指标或方法收集badcase？badcase的优化策略？

🌐46、你知道AI绘画都有在哪些方面的应用吗？

🌐47、你知道知识库在哪些方面的应用吗？

🌐48、你从哪些渠道了解竞品？

🌐49、你是如何学习产品相关的知识的？

🌐50、你先花5-10分钟介绍一下你之前的工作和项目情况？

🌐51、流程图上不同颜色是什么意思？

🌐52、流程图要有明确的开始和结束，不要分颜色，图例要清楚，所以要改一下流程图

🌐53、你跟我讲一下产品设计大概的流程是什么？

用户调研→需求分析→项目规划→竞品分析→模型选型→产品设计（框架图、流程图、原型图）→PRD文档攥写→开发→测试→发布→用户反馈

🌐54、你入职的时候就是AI产品经理吗？

🌐55、简历里面写准备200个测试集，准确率达到85%，这个准确率是怎么计算的呢？这个准确率的分子是人工判断的是吗？如果使用算法去评估的话，可以用F1score来做

这个85%的数据不是很好，可以用F1score 来做

🌐56、模型做了精调以后，模型原来的通用能力会不会下降？你知道为什么基模做了sft之后，基础能力会下降你知道吗？

会的，因为过拟合

🌐57、模型微调模需要多少数据？

🌐58、什么叫强化学习？

1）你们有没有做数据回流，这样一个流程的持续优化？是AIGC项目里有一个持续不断的优化的过程，例如系统回复准确率只有85%，那么上线之后，我们应该怎么持续优化我的模型，提高准确率？

2）你现在这个产品是部署在云端吗？因为我看到你写外挂了一个知识库？你作为产品经理，安全性如何考虑？

3）简要说一下你之前工作主要负责的业务和一些产出情况

🌐59、你之前是怎么考虑做AI产品的？

🌐60、你平时自己用AI多吗？

🌐61、你可以描述一下你是怎么从一个新手慢慢进入到AI产品这个行业的吗？

🌐62、你们这个产品大概几个人做？

🌐63、你可以跟我说一下带你的这个人比较优势和不足的地方吗？

🌐64、做AI方面的调研的话，你觉得你会从哪些方面去做呢？

🌐65、你对你们公司这种业务这块了解多吗？

🌐66、你们公司这块整体业务是如何跟AI做结合的呢？

🌐67、你在后续的职业规划方面会有哪些倾向和选择呢？

🌐68、你觉得你的优势是什么呢？

🌐69、你是如何学习AI知识的呢？你平时是如何学习和提高产品技能的？

🌐70、你可以一页一页讲一下你的原型图吗？

🌐71、你怎么去判断你的产品是真正能够帮助到用户的？一种是上线前的效果评估，另一种是上线后跟用户互动了，可以从用户那里收集到很多有用的信息

🌐72、你觉得我们可以挑哪些指标去判断用户遇到的badcase？

如果我们认真去收集的话会有很多，一种是比较直接的，用户会直接去表达，另一种就是去比较相关的数据，例如用户生图生成了四五次都没有下载

🌐73、资深的产品经理是如何带你一起工作的呢？

1）明确角色定位与职责：

例子：产品经理会明确告诉助理他们的主要职责是进行市场调研、用户访谈、数据分析和文档整理等，并确保助理理解这些工作对产品开发的重要性。

2）传授专业知识与技能：

例子：产品经理可能会指导助理如何使用AI工具进行用户行为分析，或者教授他们如何编写清晰的产品需求文档。

3）共同制定工作计划：

例子：产品经理和助理一起制定产品开发的时间线，包括里程碑和关键交付物，确保助理了解每个阶段的任务和目标。

4）实践指导与反馈：

例子：在助理进行用户访谈后，产品经理会与他们一起回顾访谈内容，指出可以改进的地方，并教他们如何从访谈中提取有价值的信息。

5）利用AI工具提升效率：

例子：产品经理可能会教导助理如何使用AI原型设计工具来快速构建和测试产品界面，或者利用AI数据分析工具来预测市场趋势。

6）培养问题解决能力：

例子：当遇到问题时，如用户反馈不符合预期，产品经理会引导助理分析问题原因，并提出解决方案，而不是直接给出答案。

7）跨部门协作：

例子：产品经理会带助理参加跨部门会议，让他们了解不同团队的工作方式和需求，从而更好地协调资源。

8）案例分析与学习：

例子：产品经理会和助理一起分析成功的AI产品案例，讨论这些产品成功的原因，以及可以从中学到的经验。

通过这些具体的例子，资深AI产品经理不仅能够帮助产品助理快速成长，还能提升整个产品团队的工作效率和质量。

🌐74、你的聊天机器人项目回复准确率在85%，这个数据OK吗？你们是怎么解决大模型幻觉问题的？就是还有15%系统回答是不好的，你们是怎么做的呢？（优化策略），优化完之后准确率有提升吗？提升了多少？

🌐75、你们助理机器人项目内部使用情况是怎样的？数据是怎样的？比如每天有多少人在用，每个人用多少次，每次使用大概是多久？

🌐76、你们在做设计过程中有做竞品调研吗？就是专门你们这个设计的相关竞品

🌐77、调研需求是怎么做的呀？

🌐78、你觉得你做的最失败的功能是什么？

🌐79、那你在从中吸取了怎样的经验教训？

🌐80、那假如说让你去想做一个AI绘画类的产品，任何方向都可以，你觉得还有什么机会吗？就是还有哪些点可以做呢？

🌐81、如何做冷启动？

🌐82、AI在建筑上的应用

AI在23年爆发，在建筑设计这块的渗透还没有这么深入，一个新技术渗透到行业里还需要一些时间，没有一套非常成熟的AI工具可以使用

🌐83、大语言模型目前除了对话机器人，还有哪些场景适合

大语言模型是一个通用的训练模型，它和传统的深度学习模型最大的区别就是它的理解和生成能力会比较强。所以他能做的事情，除了对话全部都在理解和生成方面，比如说一类是生成各类的方案，各类的文章，在生成这一块会应用比较多。

第二类的就是各类的理解，那理解这块就会包含各类的分析能力，各类的规划能力，比如说比较常见的什么数据分析助手，数据相关的评估助手就类似于这样的都可以让大模型帮你去做。

然后规划类的就是大模型可以作为一些传统系统和普通用户之间的一个桥梁，可以通过自然语言去直接控制某一些已有的系统，因为大模型理解了用户通过自然语言发布的指令之后，可以对它进行任务的拆解，那拆解了之后可以直接去执行代码，那最直接的就是用function call的能力去直接执行一些代码，就可以通过一些自然语言非常高效的去控制一些系统。类似于这样的，也是另外一个方向。

对话机器人对话这个形式只是最基础，现在也是现在应用最多的，但实际上除了这一类的，还有刚刚提到的那几类。

🌐84、AI商业应用案例

🌐85、AI行业生态分布

AI行业主要集中在北京、上海、深圳、杭州，研发创新深圳还是排在前面的，上海的应用场景比较强，北京是偏向于文化、大数据这些政企相关的，然后杭州比较多搞电商抖音、直播比较好。虽然都是AI相关的，深圳、北京技术还是更强一些

🌐86、知识库系统智能的点在哪？

🌐87、你的需求来源就只是用户调研吗？调研来的需求是如何判断它的优先级和可行性呢？

🌐88、你刚开始学习产品的时候，或者工作流程上的学习有看什么学习的东西吗？

🌐89、你自己日常会用到AI的什么功能或者应用吗？

🌐90、可以介绍一下文生文相关的技术原理吗？例如用户希望系统根据项目设计的亮点、卖点，输出营销文案，这种生成的技术流程框架大概是怎样的？

做简单点你可以直接调用大模型，把所有的这些你的项目设计亮点，卖点这些文案都直接扔给大模型，它就可以帮你去生成，什么都不用做，就是直接用模型的能力加提示词就好了。直接去写，比如说，你是资深的什么系统设计师，然后接下来有一个项目请帮我设计，然后项项目亮点是什么，卖点是什么，然后你的任务是根据什么的要求帮我输出一个500字的营销文案。因为你就调了，用了一个大模型，没有什么需要做的。

然后还有再进一步，就比如说你这个亮点，或者说这些特点，它不是在提示词里的，它可能是一个文档。你的项目设计它就是一个什么项目方案的文档，那你就可以给它传文件，如果你要是给他传文件的话，其实就是加了一个文件读取的功能，那这个文件读取过来，你可以用。把这个文件传上去之后，用一些各种的处理方法，比如说有可能有OCR，有可能有其他的文件提取的方法，全部都会作为提示词一起扔给两个模型，让他去做接下来的处理。大概是这样的流程。