大模型需求提报指南：产品经理如何精准定义技术边界

一、需求分析：从业务场景到技术指标的转化

产品经理提出大模型需求的首要任务，是将模糊的业务目标转化为可量化的技术指标。例如，某电商平台需要”提升商品推荐准确率”，需进一步拆解为：

核心指标：推荐点击率（CTR）提升15%、转化率（CVR）提升10%
数据约束：用户行为数据延迟≤5分钟、商品标签覆盖率≥90%
性能要求：单次请求响应时间≤300ms、QPS≥1000

架构设计示例：

graph TD
    A[用户行为数据] --> B(实时特征工程)
    C[商品知识库] --> D(离线特征更新)
    B --> E[在线推理服务]
    D --> E
    E --> F{CTR>阈值?}
    F -->|是| G[推荐展示]
    F -->|否| H[备选策略]

此流程要求产品经理明确数据源、特征维度、模型更新频率等关键参数，避免开发团队因需求模糊导致返工。

二、技术拆解：模型能力与工程实现的平衡

大模型需求需区分核心能力与工程约束。以智能客服场景为例：

核心能力需求
- 意图识别准确率≥92%（测试集）
- 多轮对话上下文保留轮数≥5
- 敏感词过滤覆盖率100%
工程实现需求
- 模型部署方式：容器化/Serverless
- 资源配额：4核8G×2节点（高可用）
- 监控指标：推理延迟P99≤800ms

最佳实践：采用”能力矩阵表”明确优先级
| 需求类型 | 具体指标 | 优先级 | 技术验证方式 |
|————————|—————————————-|————|——————————|
| 核心功能 | 情感分析准确率 | P0 | 人工标注测试集 |
| 性能要求 | 冷启动延迟 | P1 | 压力测试工具 |
| 兼容性 | 与旧系统API对接 | P2 | 接口文档评审 |

三、风险评估：技术可行性与业务价值的对齐

产品经理需预判三类技术风险：

数据风险
- 冷启动数据不足：需规划数据合成方案
- 标签质量差：明确人工复核流程
- 示例：医疗问诊场景需HIPAA合规数据脱敏
模型风险
- 领域适配问题：要求预训练模型微调
- 幻觉输出：设计结果验证机制
- 示例：金融报告生成需配置事实核查模块
工程风险
- 资源争用：制定弹性扩容策略
- 依赖故障：设计降级方案
- 示例：高峰期流量激增时自动切换轻量模型

性能优化思路：

# 示例：动态模型路由策略
def select_model(request):
    if request.qps > 500:
        return lightweight_model  # 小模型
    elif request.complexity == "high":
        return large_model        # 大模型
    else:
        return default_model      # 默认模型

四、需求文档标准化框架

建议采用”5W1H”结构编写需求文档：

Why（业务价值）：提升用户留存率/降低客服成本
What（功能范围）：支持20种行业术语的解析
Who（目标用户）：企业级客户的技术团队
When（时间要求）：2024Q3完成POC验证
Where（部署环境）：私有化部署/某云平台
How（技术方案）：调用预训练API+本地微调

文档模板要点：

# 大模型需求规格说明书
## 1. 业务背景
- 当前问题：用户查询理解准确率仅65%
- 目标指标：提升至85%以上
## 2. 技术要求
### 2.1 模型能力
- 支持中英文混合输入
- 输出长度控制：50-300字
### 2.2 系统约束
- 依赖库：PyTorch 2.0+
- 操作系统：CentOS 7.6+
## 3. 验收标准
- 测试用例：覆盖1000+行业术语
- 性能基准：单卡推理速度≥50TPS

五、与开发团队的协作要点

需求评审会：提前准备技术可行性分析报告
迭代规划：区分MVP版本与增强功能
变更管理：使用JIRA等工具跟踪需求变更
验收测试：制定AB测试方案对比效果

沟通技巧：

用数据说话：”当前转化率12%，目标20%”优于”需要显著提升”
可视化呈现：用甘特图展示关键里程碑
风险预警：提前标识高风险需求项

结语

精准的大模型需求提报需要产品经理具备技术理解力与业务洞察力的双重能力。通过建立标准化的需求分析框架、明确的技术指标体系、完善的风险评估机制，可显著提升跨团队协作效率。建议产品团队定期复盘需求实现情况，持续优化需求管理流程，最终实现业务价值与技术可行性的完美平衡。