写在前面：AI 原生产品不是“传统产品加一个聊天框”前五讲，我们主要围绕 AI 产品经理的基础能力和企业落地场景展开。第一讲，我们建立了 AI 产品经理的岗位图谱，明确 AI PM 的核心不是会用工具，而是能把模型能力转化为产品价值。第二讲，我们讲了大模型底层通识，重点理解模型能力边界、Token、上下文、幻觉、RAG、Agent、微调、成本和评估。第三讲，我们讲了 Prompt 工程与 API 调用，把 Prompt 看作 AI 产品的最小原型，把 API 调用看作模型能力进入产品系统的关键。第四讲，我们讲了存量产品 AI 改造，重点是传统产品如何从已有业务流程中找到高价值、可验证、风险可控的智能化节点。第五讲，我们讲了 RAG 知识库全栈落地，重点是企业知识问答不是“上传文档 + 聊天框”，而是一套知识治理、检索、生成、溯源、权限和运营系统。从第六讲开始，我们切换到另一类非常重要的方向：AI 原生产品设计。什么是 AI 原生产品？很多人会简单理解为：用 AI 做的产品；接入大模型的产品；有聊天框的产品；可以生成文字、图片、视频的产品；能自动回答用户问题的产品。这些都不够准确。真正的 AI 原生产品，不是传统产品外面套一层 AI，而是从产品底层就围绕 AI 能力重新组织用户任务、交互方式、产品流程和价值交付。
写在前面：AI 原生产品不是“传统产品加一个聊天框”前五讲，我们主要围绕 AI 产品经理的基础能力和企业落地场景展开。第一讲，我们建立了 AI 产品经理的岗位图谱，明确 AI PM 的核心不是会用工具，而是能把模型能力转化为产品价值。第二讲，我们讲了大模型底层通识，重点理解模型能力边界、Token、上下文、幻觉、RAG、Agent、微调、成本和评估。第三讲，我们讲了 Prompt 工程与 API 调用，把 Prompt 看作 AI 产品的最小原型，把 API 调用看作模型能力进入产品系统的关键。第四讲，我们讲了存量产品 AI 改造，重点是传统产品如何从已有业务流程中找到高价值、可验证、风险可控的智能化节点。第五讲，我们讲了 RAG 知识库全栈落地，重点是企业知识问答不是“上传文档 + 聊天框”，而是一套知识治理、检索、生成、溯源、权限和运营系统。从第六讲开始，我们切换到另一类非常重要的方向：AI 原生产品设计。什么是 AI 原生产品？很多人会简单理解为：用 AI 做的产品；接入大模型的产品；有聊天框的产品；可以生成文字、图片、视频的产品；能自动回答用户问题的产品。这些都不够准确。真正的 AI 原生产品，不是传统产品外面套一层 AI，而是从产品底层就围绕 AI 能力重新组织用户任务、交互方式、产品流程和价值交付。
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