大模型需求设计指南：产品经理如何精准定义AI能力边界

2025年12月29日 互联网

一、需求提出前的关键准备：场景与目标的深度对齐

产品经理提出大模型需求的第一步，不是直接编写技术文档，而是通过场景-目标-约束的三层框架完成业务需求的结构化拆解。例如，某电商平台需要优化商品推荐系统，传统方案依赖用户行为数据与协同过滤算法，但存在冷启动问题与长尾商品覆盖不足的痛点。此时，大模型的需求起点应是“通过多模态理解提升推荐系统的泛化能力”，而非直接要求“接入某个大模型”。

1.1 场景的显性化定义

将业务场景转化为大模型可处理的输入输出结构。例如，在智能客服场景中，需明确：

  • 输入：用户问题文本（可能包含口语化表达、错别字）
  • 输出：结构化答案（含意图分类、实体抽取、回复话术）
  • 边界：不支持系统配置类操作（如修改密码需转人工）

1.2 目标的量化拆解

避免使用“提升用户体验”等模糊表述，转而定义可测量的指标：

  • 准确率：意图识别准确率≥95%
  • 效率：单轮对话解决率≥80%
  • 成本：单次推理耗时≤500ms（移动端）

二、大模型能力的业务映射：从通用到定制的适配路径

大模型的核心价值在于其泛化能力，但产品需求需聚焦特定场景下的优化方向。例如，某教育产品需要实现作文批改功能，直接调用通用大模型的文本生成能力可能导致评分标准不一致、修改建议泛化等问题。此时需明确：

2.1 能力分层设计

  • 基础层：语法错误检测（依赖NLP基础能力）
  • 增强层：写作风格评分（需定制评分维度与权重）
  • 创新层：个性化修改建议（结合用户历史作文数据）

2.2 提示词工程的预埋设计

通过结构化提示词约束模型输出。例如，在生成商品描述时，可设计如下提示模板：

  1. # 角色：电商商品描述生成器
  2. ## 能力边界：
  3. - 仅生成客观产品参数，不包含主观评价
  4. - 输出格式：JSON（含title、specs、features字段）
  5. ## 示例输入：
  6. "这款手机屏幕6.7英寸，120Hz刷新率，5000mAh电池"
  7. ## 示例输出：
  8. {
  9.   "title": "旗舰级大屏手机",
  10.   "specs": {"屏幕尺寸": "6.7英寸", "刷新率": "120Hz"},
  11.   "features": ["高刷流畅体验", "长效续航"]
  12. }

三、技术约束的显性化表达：避免“黑盒需求”

大模型并非万能，产品需求需明确技术边界与限制条件。例如，某金融APP需要实现风险评估功能，若直接要求“通过对话判断用户信用等级”，可能因模型幻觉导致误判。正确的需求表达应包含：

3.1 输入约束

  • 数据来源：仅处理用户主动提供的收入、负债信息
  • 敏感字段过滤：身份证号、密码等需脱敏

3.2 输出约束

  • 结果格式：枚举值（低/中/高风险）
  • 解释性要求：输出需包含关键评估因子（如负债率>50%触发高风险）

3.3 性能约束

  • 实时性：移动端响应时间≤2秒
  • 资源占用：内存消耗≤200MB

四、需求文档的核心要素：从PRD到MRD的升级

传统PRD（产品需求文档）需扩展为MRD（模型需求文档），重点增加以下内容：

4.1 模型能力矩阵

能力维度 业务要求 技术实现建议
文本理解 金融术语准确率≥90% 领域预训练+微调
多轮对话 上下文保持≥3轮 注意力机制优化
安全合规 符合金融监管要求 敏感词过滤+人工复核通道

4.2 评估指标体系

  • 基础指标：准确率、召回率、F1值
  • 业务指标：用户任务完成率、NPS（净推荐值）
  • 成本指标：单次推理成本（按QPS分档）

五、最佳实践：需求提出的避坑指南

5.1 避免“过度定制”陷阱

某团队曾要求大模型“理解所有方言”，但实际业务中90%用户使用普通话。正确的做法是：

  • 优先覆盖核心场景（如普通话+3种主要方言）
  • 通过用户地域分布数据动态调整模型

5.2 警惕“数据孤岛”风险

大模型效果依赖数据质量。例如，某医疗产品因未整合电子病历与设备数据，导致诊断建议与实际症状不符。解决方案：

  • 建立数据治理流程（如ETL清洗、标注规范）
  • 采用多模态融合架构（文本+影像+时序数据）

5.3 预留迭代空间

大模型能力随版本快速演进，需求文档需设计扩展接口。例如：

  1. # 需求设计示例：支持未来模型升级
  2. class ModelInterface:
  3.     def __init__(self, version="v1"):
  4.         self.version = version
  6.     def predict(self, input_data):
  7.         if self.version == "v1":
  8.             return self._v1_predict(input_data)
  9.         elif self.version == "v2":
  10.             return self._v2_predict(input_data)
  12.     def _v1_predict(self, data):
  13.         # 基础模型逻辑
  14.         pass
  16.     def _v2_predict(self, data):
  17.         # 增强模型逻辑（支持多模态）
  18.         pass

六、工具链支持：从需求到落地的闭环

产品经理可借助以下工具提升需求效率：

  1. 提示词生成器：通过可视化界面构建提示模板（如某平台提供的Prompt Studio）
  2. 模型评估平台：对比不同基座模型在特定场景下的表现（如准确率、延迟）
  3. AB测试框架：快速验证需求变更对业务指标的影响

结语：需求提出是技术与业务的双向校准

大模型需求设计的本质，是在业务目标与技术可行性之间寻找最优解。产品经理需避免两种极端：一是将大模型视为“魔法盒子”，提出不切实际的需求；二是过度限制模型能力，导致技术方案劣化。通过场景显性化、目标量化、约束明确的三步法，可构建出既符合业务需求又可技术落地的AI需求文档。

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