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大模型只会聊天，不会办事——这是很多产品经理对 LLM 的第一印象，也是 Function Calling（函数调用，也常叫工具调用）要打破的那堵墙。学完这一课，你能回答三个问题：模型”调用工具”时到底发生了什么；一...

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第 07 课我们搭好了朴素 RAG——把文档切块、向量化、检索出最相关的几段、塞进 prompt 让模型回答。demo 阶段它表现得很好，但一接真实用户就开始翻车：用户换个说法就检索不到，问题稍微复杂一点答案就一本正经地错。问题往往不在模型...

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ECS / OSS / CDN / 云数据库一站采购,常用云资源集中选配;新用户与续费均有专场优惠,适合个人开发者与小团队长期使用。

“把公司知识库接进 AI”几乎是每个 AI 产品经理都会接到的第一单需求: 智能客服要懂产品手册, 内部助手要懂规章制度, 销售工具要懂最新报价单。但模型本身不认识你公司的任何一份文档, 让它”认识...

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第05课我们拆完了 AI 工作流, 再往前的第04课讲了智能体。两个概念单独看都不难, 难的是放在一起做选择: 手上这个需求, 到底该做成工作流, 还是做成智能体? 这是 AI 产品经理在方案评审会上最容易被问住的问题, 也是这一课要解决的...

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这一课解决一个非常具体的问题：你想让 AI 稳定地干一件复杂的活——比如每天产出一篇合格的公众号文章——但你发现，把所有要求塞进一段超长提示词里，结果时好时坏，坏了还不知道坏在哪。学完这一课，你会掌握”工作流”这个解...

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这一课解决三个问题: 智能体(AI Agent)到底是什么, 为什么一段写得好的提示词就能构建出一个最简版本, 以及这种”纯提示词智能体”的能力边界画在哪里。学完你可以自己动手做一个能用的智能体——不写一行代码。 很...

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你大概遇到过这种场面：老板说”给客服系统加个 AI 总结功能”，你打开对话框写下”请总结这段对话”，跑了三次，三次结果长得都不一样——有时五百字，有时两行，有时结尾还带一句”希望这...

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先说结论：提示词工程（Prompt Engineering，就是设计给大模型的输入文本，让它稳定产出你要的结果）不是玄学，也不是背咒语。它是一门”把需求写成模型能执行的规格”的手艺——和你写 PRD 是同一件事，只是...

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这是《AI 产品经理课》的第一课。学完这一课，你能解决三个非常具体的问题：开评审会时听懂工程师嘴里的 Token、上下文、温度到底指什么；接到一个 AI 需求时，快速判断它是”能做”还是”原理上就做不了&...

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