AI产品经理的进化:如何用评测体系让AI真正可用
本文基于Aman Khan在AI Engineer World Fair的现场演讲,深度解读AI产品经理(AIPM)在推动AI应用落地时面临的挑战、独特方法论和真实案例。你将看到从自驾车到生成式AI的评测演变,以及如何用“评测”取代传统需求文档,打造更可靠的AI产品。
本文基于Aman Khan在AI Engineer World Fair的现场演讲,深度解读AI产品经理(AIPM)在推动AI应用落地时面临的挑战、独特方法论和真实案例。你将看到从自驾车到生成式AI的评测演变,以及如何用“评测”取代传统需求文档,打造更可靠的AI产品。
本文深度解析Northwestern Mutual在金融行业推动生成式AI与BI融合的GenBI项目,从数据治理、信任构建到产品化路径,揭示大企业如何在风险与创新之间取得平衡。通过真实数据驱动、逐步迭代和可控风险管理,GenBI为企业智能化转型提供了宝贵经验。
在这场演讲中,AWS的Antje Barth用Alexa和Amazon Q的真实案例,展示了AI Agent如何从“单点智能”走向“云规模协作”。她不仅给出了AWS内部的实践数据,还首次系统讲述了Strands Agents与MCP背后的方法论。
这是一场来自11x一线工程师的真实分享,讲述他们如何为AI销售代表Alice构建“大脑”。文章将还原他们从失败的上下文堆叠,到知识库+RAG架构的转折过程,深入解析解析、存储、检索与可视化背后的工程取舍。
一场来自Harvey与LanceDB的联合分享,首次系统讲清楚企业级RAG在法律场景下面临的真实难题:复杂查询、超大规模数据、严格安全要求,以及为什么“评估”比算法本身更重要。
这场来自 Quotient AI 与 Tavily 的分享,直面一个被严重低估的问题:当 AI 搜索系统运行在真实、动态的互联网中,我们究竟该如何评估它是否“做对了”?演讲者给出了一套围绕动态数据、无参考指标和幻觉权衡的实用框架,试图回答生产级 AI Agent 的核心难题。
这是一堂从最基础的关键词搜索讲起,逐步走向向量搜索与混合检索的实战课程。Elastic 的 Philipp Krenn 用大量现场演示告诉你:RAG 的成败不在模型,而在你是否真正理解“检索”这件事。
在这场关于LLM评测的演讲中,Red Hat 的 AI 开发者倡导者 Taylor Jordan Smith 用大量真实经验说明:生成式 AI 的最大风险不在“不会用”,而在“用得太快”。这篇文章提炼了他关于企业级大模型落地、评测体系与渐进式成熟路径的核心洞见。
两位来自 AlixPartners 的 AI 负责人,用两年内部实践讲清一个残酷现实:生成式 AI 正在系统性压缩专业服务的工时,但真正被颠覆的不是“计费”,而是价值创造方式。
这场来自Intuit高级工程师的分享,罕见地揭示了生成式AI在强监管行业中的真实落地方式:不是炫技,而是围绕安全、评估和用户理解构建系统能力。文章将还原TurboTax背后的LLM架构、关键技术取舍,以及他们踩过的坑。