10 写第一份 AI 产品 PRD
10 写第一份 AI 产品 PRD
引子
前面我们学习了大模型的基本概念（第 1–3 节）、本地部署与 API 调用（第 4–5 节）、以及 RAG 技术链路（第 6–8 节），并在 第 9 节学会了如何评估 AI 产品的效果。
下面，我们把这些知识汇总起来，用 产品经理的语言 —— 写一份 PRD（Product Requirement Document，产品需求文档）。
这是 PM 的基本功，也是把“技术能力”转化为“产品方案”的关键一步。
一、核心概念
1. 什么是 PRD？
-
通俗解释：PRD 就是产品的“说明书”，告诉团队：
- 我们要做什么？
- 为什么要做？
- 怎么判断做得对不对？
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专业定义：PRD（产品需求文档）包含目标、范围、功能描述、非功能需求、验收标准等内容，是研发和设计的参考蓝图。
2. AI 产品的 PRD 与普通产品的区别
- 数据依赖：需要说明数据来源（知识库、API 接口）。
- 模型约束：要写清楚模型类型（云端、本地）、上下文长度、性能要求。
- 风险管理：需要考虑幻觉、延迟、合规风险。
二、实践环节：写一个最小 PRD（示例）
下面给出一份 文档问答助手 的 PRD，基于我们在 第 6–9 节 实现的 RAG Demo。
📄 《文档问答助手 PRD v0.1》
1. 背景
企业员工经常需要查询公司内部制度、流程和合同，目前只能依靠关键字搜索或咨询同事，效率低。
目标：做一个基于大模型的问答助手，能快速回答“文档里的问题”，并保证答案来源可靠。
2. 目标
- 提升员工查找信息的效率
- 降低人力成本
- 保证回答来源于内部文档，可追溯可信
3. 功能需求
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输入：用户自然语言提问
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处理：
- 使用 bge Embedding 将文档转向量，存入向量数据库
- 用户提问 → 检索相关文档片段
- 将片段和问题交给 DeepSeek R1，生成答案
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输出：
- 答案文本
- 引用文档片段（出处展示，增强可信度）
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附加功能（后续迭代）：
- 支持 PDF/Word/网页等多格式文档上传
- 支持导出问答记录
4. 非功能需求
- 准确率：关键问题准确率 ≥ 85%（参考 第 9 节评测器结果）
- 响应时间：平均 < 3 秒
- 可扩展性：支持 ≥ 10 万条文档，检索延迟仍 ≤ 1 秒
- 安全性：仅允许内部用户访问；数据不出公司内网
5. 验收标准
- 用 50 条常见问题测试：正确率 ≥ 85%
- 平均响应时间 ≤ 3 秒
- 答案必须展示引用来源
6. 里程碑
- 第 1 周：搭建基础 RAG Demo（bge + Faiss + DeepSeek R1）
- 第 2 周：支持文档上传与自动向量化
- 第 3 周：接入评测集（自动跑批）
- 第 4 周：小范围内测，收集反馈
👉 这就是一个最小化的 AI 产品 PRD，不需要很长，但要 说清楚目标、功能、非功能需求和验收标准。
三、产品经理思考
1. PRD 是沟通桥梁
- 对研发：明确模型要怎么接入、输入输出是什么、延迟和准确率要达到什么水平。
- 对设计：提供交互流程（比如用户输入 → 显示答案 + 引用）。
- 对业务：让业务方理解为什么要做，以及能带来什么价值。
2. AI 产品 PRD 要特别注意的点
- 数据：来源、更新机制、质量。
- 模型：选型（云端 vs 本地）、上下文窗口、调用方式。
- 风险：幻觉（是否加免责声明）、延迟（是否能接受）、成本（是否可控）。
3. 最佳实践
- 先做一个 Demo 跑通流程，再把 Demo 写进 PRD → 让团队“看得见”。
- 把 评估标准 写进 PRD（比如准确率 ≥85%），这样交付时才有衡量标准。
四、小结
今天我们：
- 学习了 PRD 的核心结构和 AI 产品的特殊之处。
- 写了一份基于 RAG（bge + DeepSeek R1） 的《文档问答助手》示例 PRD。
- 从 PM 角度理解了如何把技术能力转化为明确的产品需求。
👉 这样，你就完成了 第 1–10 节 第一阶段的学习 —— 从概念、实践到产品文档。