建议AI产品经理面试准备到这个程度再去
AI产品经理的面试整体的难度不高,和面试官探讨了很多关于做AI平台的方向和思考,其中AI智能客服的搭建被问到的次数最多!面试官也解释了很多他们现在碰到的业务问题和解决方案,收获还是很多的~
⏭️AI智能客服项目如下
1️⃣ 【预判模块】
用户发生体验服务断裂时,来寻找客服,基本上与几类信息有关:订单状态,交易状态,已有的服务工单,上次的诉求状态。都可以借助这些信息做订单预判和问题预判。
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2️⃣【机器人交互】
机器人交互的核心指标主要表现为:点击率,不满意率和转人工率。
.
🤔 标准问答式
其主要体现出的对话任务为:闲聊型和问答型。
闲聊:主要为打招呼或者简单的情绪安抚,起到润滑人机对话的作用。
问答:侧重于一问一答,即直接根据用户的问题给出精准答案。主要用于服务政策咨询,产品标准咨询。
主要体现为两个模块:问题理解和答案供给。
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👇问题理解:
主要应用NLP自然语言技术,可以理解用户的自然语言,聚类提炼标准文题和拓展问题。
问题理解延伸-知识挖掘
当用户提问与知识库中问题相似度较低时,机器人会给出1-3个候选标准问题让用户选择。
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✅答案供给:
根据用户的标准问和相似问题,由知识库/知识图谱匹配相应的答案。
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✨智能客服产品设计中搭建流程主要包含以下步骤:
需基于已有的人工客服交互逻辑,自助在C端客服页面与客户沟通。
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1️⃣搭建意图体系:原始数据处理、高频问题提取。准备素材。
2️⃣模型训练:主要由算法同是完成。其主要目的将用户问题与意图体系进行匹配。主要做的两件事为召回和精排。
在做匹配理解的时候,主要分为检索式和生成式
3️⃣搭建知识库:整体知识库,建议按照“问候语+问题名称+问题答案”。设计知识库时需注意其应用场景。(多轮对话和知识图谱)
4️⃣搭建知识图谱:知识图谱主要解决问题为:实体-属性-实体,实体-关系-实体之间等二维查询的问题,如转转官方验的商品详情,手机所属商家的问题。








大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。
1.学习路线图

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。


(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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