一、传统需求收集的局限性

在大模型应用开发中，传统需求收集方法面临三大核心挑战：

需求模糊性：用户对大模型能力的认知差异导致需求描述不清晰，例如”生成高质量文案”缺乏量化标准
场景碎片化：多业务场景需求混杂，如智能客服需同时处理订单查询、投诉处理、营销推荐等不同场景
技术脱节：业务需求与技术实现存在断层，例如要求”支持多轮对话”但未明确上下文记忆窗口大小

某金融机构的案例显示，采用传统方法收集的需求中，37%在开发阶段需要重大调整，平均返工周期达2.3周。这凸显了创新需求收集方法的必要性。

二、场景化深度访谈法

1. 角色扮演工作坊

通过构建真实业务场景进行模拟演练，例如：

# 模拟电商客服场景的对话样本
def simulate_customer_service():
    context = {
        "user_intent": "return_product",
        "order_status": "delivered",
        "return_reason": "wrong_size"
    }
    bot_response = generate_response(context)  # 调用大模型生成回复
    print(f"用户: {context['return_reason']}")
    print(f"机器人: {bot_response}")

开发者可观察业务人员在模拟场景中的操作路径和决策点，识别隐含需求。某物流企业通过此方法发现，仓库管理人员实际需要的是”异常件自动预警”而非简单的”数据查询”。

2. 需求卡片分类法

通过卡片排序游戏，让业务人员和技术团队共同确定需求优先级矩阵。

三、原型驱动的需求验证

1. 最小可行原型(MVP)构建

采用渐进式原型开发策略：

基础能力验证：搭建包含核心功能的简易原型，如仅实现文本分类的初始版本
交互流程验证：在原型中嵌入关键用户旅程，例如贷款审批流程的自动化节点
性能基准测试：建立量化评估指标，如推理延迟、准确率波动范围

某银行信用卡审批系统的实践表明，通过MVP验证发现原需求中”自动审批率≥90%”的目标在实际场景中会导致12%的误判率，最终调整为”高置信度场景自动审批+人工复核机制”。

2. 多模态需求表达

利用可视化工具增强需求传达：

流程图：展示大模型在业务链路中的嵌入位置
数据流图：明确输入输出数据的结构与转换逻辑
交互原型：通过Figma等工具制作高保真界面原型

graph TD
    A[用户输入] --> B{意图识别}
    B -->|查询类| C[知识库检索]
    B -->|任务类| D[工作流引擎]
    C --> E[结果格式化]
    D --> E
    E --> F[多模态输出]

四、持续需求管理机制

1. 需求变更控制流程

建立三级审批机制：

变更申请：填写包含影响范围评估的标准化表单
技术评审：评估对模型架构、训练数据的影响
业务确认：验证变更是否符合原始业务目标

某电商平台的需求变更记录显示，通过该流程将无效变更减少65%，平均处理周期从5天缩短至1.5天。

2. 需求基线管理

采用版本控制系统管理需求文档：

# 需求文档版本控制示例
git init需求仓库
git add V1.0_初始需求.md
git commit -m "首次需求确认"
git tag -a "v1.0" -m "基线版本"

通过分支管理策略，区分开发版本与生产版本需求，确保需求追溯性。

五、最佳实践建议

需求收集阶段：
- 采用”5W1H”分析法（What/Why/Who/When/Where/How）
- 建立需求模板库，包含20+行业通用场景模板
需求验证阶段：
- 实施A/B测试验证不同需求实现方案
- 建立量化评估指标体系，如需求实现度（RD=实际功能/需求功能）
需求管理阶段：
- 每月进行需求健康度检查，评估需求覆盖率、变更频率等指标
- 建立需求知识库，沉淀典型需求模式与解决方案

某智能投顾平台的实践显示，通过系统化需求管理，项目延期率从42%降至18%，需求返工率降低57%。这些数据验证了创新需求收集方法的有效性。

结语：在大模型应用开发中，需求收集已从传统的文档驱动转变为场景驱动、数据驱动的智能过程。通过结构化访谈、原型验证、持续管理等创新方法，开发者可构建更精准的需求模型，为后续模型训练和系统开发奠定坚实基础。建议开发团队建立需求工程专项能力，将需求管理纳入技术中台建设范畴，实现需求全生命周期的智能化管理。

大模型应用开发：创新需求收集与验证方法论