幻觉导致在生产力场景上，无法覆盖，产品经理难以做变现收益，这也是为什么现在几乎AI模型厂商都是在亏钱的本质原因，因为付费的用户还是非常少一部分，并且订阅成本还cover不了成本。反观是涉及到不需要那么细致的情况下，这部分是AI产品可以做收益的，比如你看在娱乐领域的视频、音乐、以及游戏上，AI能力成了很多供应商的必备，很多人就会花钱去采购。因为公众号排版涉及到多个样式以及文字与段落，长文章加上排版样式，就会出现超长tokens，幻觉较多。目前推出的AI排版，会反而增加了人工成本，我们希望最好的方式显然就是公众号一键排版完成。所以，产品经理首先找到不同的排版风格文章，然后在进行AI排版生成，从而测试，才能得到最佳效果。如下图不同的排版效果，不同的排版风格所涉及到的素材以及AI模型能力还有区别，有的还需要绘制图像。研发过程并不花时间，而大量的时间是调试与测试，这就是花费时间。不同创作者的文章排版风格不一样，比如像我的文章排版的风格就简单，但是一些公司媒体的公众号文章就复杂的多，有各种组件与格式。比如我推荐用Dify来完成的AI配置，仍然需要产品经理来参与多个配置，比如下面的Top K与 score积分制，这涉及到知识库的范围与技能大小。将段落参数配置如上，通过修分段的字符长度，来完成知识库的检索准确率如上知识库的长度与重叠配置，从在分段数量上做控制，得到检索正确率较高的组合。每一次字符长度设置后，就需要查看知识库的分段数量，从而再进行召回测试，通过不断的测试，最终得到一个比较好的答案。知识库做召回测试是发现知识库的召回率以及只是完整性，比如这里我们拿的规培考试题目来做召回测试，就发现题目并没有完整出现。除了召回测试外，AI产品经理还要关注提示词测试，比如下面我们做的耳鼻喉科答题的AI提示词规则设置，就说明了答题的要求以及限制，这一部分也需要产品经理调试。甚至是说清楚解释与限制，才能够保证AI产品的落地点幻觉减少，从而真的产生生产力。这都不是说部署了AI大模型就好了，而要反复的在业务场景做调试才能完成，如果在Dify这类模型管理工具里没有办法实现到自己想要的参数，那就只有进行个性化开发，或者调整自己的产品设计方案。这是传统的产品经理不会涉及的，以上就是今天的分享。我创建的产品设计打卡社群，加入后365天，每天体验一款APP。提升产品设计能力，同时有1300份体验报告帮助你找到竞品。
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