别再死磕AI模型！产品经理坦言：真正决定成败的，是这4个细节

哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析做AI产品别盯着模型，数据源、提示词、成本和评测才是关键。

这半年接触下来，我发现一个挺有意思的现象。很多团队做AI产品，开口闭口都是"我们用的是最新的大模型""参数量有多少亿"，可真正上线后用户体验却一般般。问题出在哪儿？不是模型不够强，而是产品设计没跟上。

作为应用侧的产品经理，我在项目里踩过不少坑。后来慢慢琢磨出来，真正影响AI产品效果的，往往是那些看起来不起眼的细节。今天就从四个方面，聊聊我这段时间的实战经验。

刚开始做AI产品时，我也有个想法，觉得把所有相关数据都喂给模型，它肯定能给出更准确的答案。结果发现完全不是这么回事。

数据太多反而会让模型犯糊涂。从技术原理来说，大模型有个注意力窗口的限制，它需要在有限的"注意力"里找重点信息。你给它塞一堆不相关的东西，就像让人在一个乱七八糟的房间里找钥匙，效率肯定上不去。

12月初，央视财经报道了一个案例。某电商平台做智能客服，一开始把用户所有历史订单、浏览记录、收藏商品全都输入给AI。

结果客服回答问题时经常答非所问，用户投诉率反而上升了。后来他们调整策略，只保留最近30天的核心数据，比如待处理订单、最近咨询记录，客服准确率一下子提高了20个百分点。

所以现在我做产品时，会先问自己几个问题。这个任务真正需要哪些数据？哪些信息看起来有用，但实际对结果影响不大？能不能在产品层面，提前帮模型筛选一遍？应用侧产品的价值，很大程度上就是替模型减负。

提示词这个事儿，是所有做AI产品的人都绕不开的。但我发现很多人容易走进一个误区，觉得提示词写得越详细越好，生怕模型理解不到位。

刚开始我也这么干过，写了一大段说明，把各种场景、要求、限制条件全列上。后来发现这样反而容易出问题。模型有时候会被太多条件绕晕，抓不住重点。

现在我的做法是，先用一句话把任务说清楚，然后根据结果逐步调整。如果发现模型输出有偏差，再针对性地加限制条件。这样比一开始就写一大堆要有效得多。

还有个技巧，就是利用模型的注意力机制。开头和结尾的内容，模型更容易关注到。所以我现在写提示词，开头会清楚说明任务目标，中间尽量精简，结尾再强调一遍限制条件和输出格式。这种结构用下来，生成质量比较稳定。

11月底，新华社报道了一个政务服务的例子。某地方政府做了个AI政策解读系统，最初提示词写了两千多字，各种细节要求都有。结果系统回答问题时经常超时，而且答案很啰嗦。

技术团队后来把提示词精简到三百字，只保留核心任务描述和输出要求，响应速度提升了3倍，用户满意度也明显上升。

很多人觉得成本是运营阶段才考虑的事，产品设计时先把功能做全再说。但在AI产品这块，成本问题必须在设计阶段就考虑进去。

产品层面能做的事其实不少。比如控制提示词长度，砍掉那些没用的描述。再比如压缩输入数据，只保留和任务强相关的信息。还有就是根据场景选择合适的模型，不是所有任务都需要用最强最贵的模型。

这是我觉得最难但也最重要的一块。很多AI产品的评测，不像传统软件那样有明确的对错标准。

我现在的做法是看关键要点命中率。先把业务期望的关键要点列出来，然后看模型输出是否覆盖这些要点，按照命中数量打分。但这个方法也有难度，要点本身就没有绝对标准，需要对业务和市场有深入理解，而且要随着业务变化不断调整。

这个过程说白了，就是把产品思维融入到评测环节。不能只看技术指标，要看业务效果。

做应用侧AI产品，模型只是工具，真正决定成败的还是产品设计本身。数据筛选、提示词优化、成本控制、评测体系，这些看起来不起眼的细节，往往比选哪个大模型更重要。希望这些经验能给做AI产品的朋友们一些参考。