在AI技术日新月异的今天，从ChatGPT的横空出世到Deepseek等国内大模型的崛起，人工智能已经不再是遥不可及的科幻概念，而是逐步融入我们日常生活和工作的强大工具。然而，面对琳琅满目的AI大模型，如何有效利用它们，为产品设计注入新活力，更好地满足用户需求，成为了摆在许多产品经理面前的一大挑战。
对于非AI领域的专业人士而言，深入了解AI的技术原理和运作机制或许并非必需，但在AI浪潮席卷而来的当下，掌握一些AI大模型的基本知识，无疑能够帮助我们更好地驾驭这一技术，将其融入产品设计之中。AI大模型种类繁多，国外的OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude等，以及国内的Deepseek、阿里通义千问等，虽然各有千秋，但大体上核心能力相似，只是在专业领域上各有所长。
那么，AI大模型究竟能为我们做些什么呢？结构化输出是其中的一项关键能力。通过让AI按照规定的格式来回答问题，我们可以避免其“放飞自我”，确保回答的一致性和规范性。这不仅方便了开发工程师对数据进行二次处理，也使得在切换不同大模型时，能够获得相对统一的回答。例如，让AI从用户差评中提取关键信息，或者将会议纪要转换成标准化的表格，都是结构化输出的实际应用。
学会使用工具也是AI大模型的一大亮点。一个只会对话和回答问题的AI，就像是纸上谈兵的键盘侠。但如果教会了AI如何使用工具，其实力将得到极大的提升。通过调用旅游相关的工具，AI可以帮我们查询天气、预订机票、酒店，甚至规划行程，使得旅行变得更加轻松便捷。目前，工具调用主要有单个工具调用（Function Calling）和工具包调用（MCP）两种方式。Function Calling类似于工具箱里的各种工具，每个工具实现不同的功能；而MCP则更像是一个个打包好的、不同用途的工具箱，使得不同的大模型都能够统一地使用工具包里的工具。
除了传统的文本对话和工具调用之外，现代AI大模型还逐步具备了强大的多模态能力。这意味着，AI不仅能“说”，还能“看”图像、“听”语音，甚至处理视频内容。通过多模态交互，AI大模型可以变得更加“全能”，为用户带来更加丰富多样的交互体验。例如，AI可以看懂图片并生成符合风格的图片素材，或者听懂用户说的话并通过语音进行回应。
然而，要让AI大模型真正知你懂你，按照你想要的方式和答案去回答用户，还需要掌握好两大“调教”大法：模型微调（Fine-tuning）和检索增强生成（RAG）。通过模型微调，我们可以把一个通用大模型转化为特定领域的专家，如医疗问答专家等。而检索增强生成则类似于给AI一本辞典，让AI能够结合知识库的内容来回答用户问题。这两种方法都能够帮助AI更好地理解用户需求，并提供更加准确、可靠的回答。
在与AI对话的过程中，我们还可以通过角色扮演等方式来增加趣味性。例如，通过调用API能力，我们可以让AI扮演不同的唐代诗人，与用户进行互动。这种人格分裂的角色扮演不仅能够增加产品的趣味性，还能够让用户更加深入地体验到AI的智能和魅力。
当然，AI也并非万能。由于训练数据中包含错误或质量不高的信息等原因，AI有时会出现“幻觉”，给出看似逻辑通顺但实际上不符合事实的回答。因此，在使用AI时，我们需要保持警惕，避免将其作为产品功能的唯一替代。
最后，针对不同领域的需求，选择适合的AI大模型也是至关重要的。主流大模型各有千秋，有的擅长处理代码，有的擅长处理长文，还有的专攻多模态任务。结合产品需求选对模型，才能让AI真正成为我们的得力助手。
