企业官网建设流程全解析

文章讲述了作者从传统软件公司产品经理转型为AI推荐产品经理的经历，强调了非算法背景者也能通过学习指标体系、AB实验设计等关键技能进入AI领域。文中分享了实验思维、指标权衡的重要性，并指出AI推荐PM的核心价值在于替用户向算法提问。最后，作者提供了一套AI推荐PM学习路线资料，帮助想转型的读者系统入门。

先说背景。

普通本科，一家传统软件公司的产品经理，待了五年。每天：画原型、写PRD、跟评审，需求改到想吐，版本排期一个迭代接一个迭代，交付文档一页一页核对格式。赶上客户现场验收，会议室一泡就是三天。

跟数据的关系：零。SQL没跑过——不是没学过，是连数据后台的权限都没申请过。没跑过实验、没碰过指标、没有任何能写进简历的算法项目。

她第9版PRD被砍的那个晚上，刷到了我的文章，对我说：

我回她：你写了五年PRD，但是你现在连自己最值钱的是什么都不知道？现在做推荐系统方向的人为什么之前你知道吗？推荐PM要干的，是把用户想要什么翻译成机器能优化的指标——同一个手艺，换个翻译对象。她那天晚上一晚上没睡，想了一整夜，最后觉得离职开始补AI知识；4个月后面了7家大厂，最后选择了字节AI推荐PM的offer。

但是她还是高兴的太早了，拿到offer那天，她还觉得AI产品无非大模型、提示词、画个流程图。

入职第一周，她把熬了两个晚上的PRD发到群里。mentor只回了一句：

那一刻她才知道，这里是另一个世界。

她带着五年传统软件的经验进了这栋楼，全是问号：非算法出身，能在名校博士中间立足吗？不画原型，PM的价值在哪？

入职第一个月，mentor让她看推荐团队怎么干活——没有页面给你画，每条内容都是系统算出来的，PM要定义的是系统往哪优化。她学的第一件事，是把“用户想看什么”翻译成机器能优化的指标——

然后是她自己打脸：她提过一个小改动，逻辑无懈可击，自己都感动了。没人反驳，也没人执行，大家只问一句：有数据吗？实验跑完，核心指标跌了——她以为用户会喜欢，用户用脚投了票。mentor那句话她记到现在：

更大的坑是她设计的第一个实验：标题样式、推荐比例、加载动画三个变量一起改，数据涨了，mentor问她：涨的这部分，归因给谁？她张嘴就卡住。后来拆成三个实验排队跑，每步贡献清清楚楚。

真正让她踏实下来的，是半年后的一次发现。

身边清一色名校博士，她一个都对不上。但团队缺的恰恰不是模型知识——算法同学能把模型调到极致，却不一定清楚用户真的需要什么。“用户刷腻了”什么意思？是同类内容占比变高了，还是负反馈变多了？这些问题，算法同学没时间替你想。

懂模型的人不稀缺，稀缺的是替用户向算法提问的人——这就是非算法PM的位置。

半年下来，她对“产品感觉”重新理解了：每周几十个实验在跑，实验位最贵，判断做哪个砍哪个，比多做十个更重要。她把判断写进实验文档，对了记为什么对，错了记为什么错——它不是天赋，是被实验反复锤打出来的直觉。

考虑AI推荐方向的人，或觉得经验在大模型时代不值钱的人——先记一句：推荐系统是最老牌的AI产品，它教你的实验思维、指标权衡，去哪个AI方向都通用。门槛高不是坏事，替你挡掉了大部分犹豫的人。

想进来的，三样东西绕不过：指标体系、AB实验、召回排序的链路认知，面试全躲不掉。但不用啃论文——先建立和算法团队对话的能力，剩下的进去学得飞快。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。