下载ai地球探索（5000字干货总结：探索AI在B端产品中的应用）

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随着 AI 的发展，其应用场景也越来越广泛在这样的背景下，面向企业的 B 端产品同样迎来了转型升级的机遇本文将阐述 AI 在 B 端产品中的应用，希望对你有所帮助如果在 10 年前源码，我们可能还难以想象一个系统不仅能像人类的大脑一般智能，甚至还能超越人类在数据分析、决策支持、甚至是创造性工作方面的能力。

而如今，这不再是科幻小说的情节，而是我们身边正在发生的现实去年发布的 chat源码GPT，不仅能像人类一样与我们对话，而且还能够为我们解决工作、生活中遇到的种种问题在这样的背景下，面向企业的 B 端产品同样迎来了转型升级的机遇。

于是从几个月前我便持续关注 AI 相关动态，也尝试在自源码己的工作、生活中将 AI 运用起来这篇文章，则是分享给大家这段时间来我的观察、学习成果包括：生成式 AI 与外部应用结合的 2 种技术：用大白话解释 RAG 和 Fine- tuning 的技术原理。源码

生成式 AI 的模型原则和团队搭建AI 在 B 端产品上应用的具体案例个人该如何赶上 AI 这股潮流 01 生成式 AI 的基础知识首先想理解生成式 AI 可能会出现哪些应用，那 AI 的基础知识是必源码不可少的。

如果大家想更系统地了解 AI 的基础知识，十分推荐大家可以去观看「Generative AI for everyone」这门课程，课程由机器学习领域的专家吴恩达教授开设，目前已经有中文字幕，源码课程不长，非常推荐大家抽空看看。

课程地址：https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone如果你没有时间看课程，也可以选择看我这篇精华源码内容总结的文章，基本已经把 AI 的基础概念给你说清楚了：https://mp.weixin.qq.com/s/vKxmi2E2BAF-22T9-Y88SA

02   生成式 AI 和 B 端产品是如何源码结合的？生成式 AI 模型是可以由我们自行调试的目前一些厂商都有开放自己的开源模型，我们可以利用别人做好的预模型，来将 AI 技术与自身产品做结合目前主流下有几种调试 AI 的技术，这里为大家介绍两种源码比较常见的技术，分别是 RAG 和 Fine-tunning。

1. RAG（增强信息检索）RAG 是一种支持导入自身 / 企业信息，让 GenAI 学习并回答的技术目前很流行的「与 PDF 对话」之类源码的应用，便是这种技术下的产物它的运作方式可以简单理解为 3 步：。

导入信息后，先给出问题，让 GenAI 搜索相关联的文件、信息；优化提示词，提示 GenAI 可以从对应文件中找到答案，回答问题；确认源码 AI 回答的答案，并不断优化调试提示词； 2. Fine-tuning（微调）

微调是比 RAG 更复杂的一个技术，它用训练好的参数初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练我们可以简单将它的技术原理源码概括为 2 步：选择预训练模型：选择一个与新任务相关的预训练模型，比如 GPT；在新数据集上微调模型：在新数据集上微调预训练模型的参数，以适应新的任务。

这种技术一般在以下几种场景中使用：用提示词无法很源码好说明自己的目的，或者完全无法使用提示词说明例如让 GenAI 完全像某人一样跟自己对话，因为 AI 没有这个人的数据，所以无法模仿；在特殊领域中的工作内容；（例如医生之间的专业术语）。

需要用更小的模源码型去完成工作；（例如不希望 GenAI 消耗过多性能，仅需要完成一小部分任务即可时）通过这两种调试 AI 的技术，我们可以选取大公司已经训练好的预模型进行调试，使 AI 更符合我们自身企业、个人的要求源码。

3. 模型选择在模型选择上，一般有开源模型、闭源模型他们都各有优缺点，如下：而不同级别参数的模型，使得 AI 最终展现出来的能力也是不一样的不同参数 AI 模型的能力情况如下：所以根据场景，AI 团源码队可以选择不同的模型进行调试。

4. 团队搭建需要注意，如果想要调试 AI，机器学习工程师和软件工程师是不可或缺的如果条件允许的话，团队内有产品经理和数据工程师是更好的产品经理的角色也可以帮助更好地检验源码产品的商业化潜质，而数据工程师的角色可以多维度的分析数据，提供反馈。

03 B 端产品 * 生成式 AI 结合的探索目前生成式人工智能已经在 B 端产品中得到了怎样的应用呢？接下来，我将分享一些国内外已源码经推出的人工智能产品，以及它们的设计方向，希望能给 B 端产品的伙伴们带来一些灵感。

鉴于时间和篇幅限制，接下来的内容将主要基于企业公开资料进行介绍我也正在尝试申请部分产品的试用，后续会分享更具体、详细源码的产品测评，欢迎大家持续关注 1. Twilio：Customer AITwilio 是一个支持超过 300,000 个客户的公司，提供文本消息、电话通话和电子邮件服务，帮助公司与客户建立良好的关系。源码

他们几个月前推出了 AI 产品「Customer AI」；目前根据公开资料，可以看出他们的 AI 产品有以下亮点：1. 个性化推荐：AI 能够连接过往所有互动的数据点，为客户生成个性化推荐，并为每次活源码动找到合适的人群，这对于市场营销团队来讲，能大大提升转化率；

2. 个性化跟进建议：AI 技术的实时分析可以通知员工何时跟进之前的客户互动，并给出个性化跟进建议；3. 客户分析：AI 帮助销售人员了解如源码何转化潜在客户，并通过减少摩擦来优化客户的注册或登录过程； 2. Salesforce：Einstein 1

Salesforce 推出的 Einstein 1 平台，是一个全面升级的客户数据平台，旨在源码为企业提供一个值得信赖的人工智能 ( AI ) 平台根据企业的公开资料，可以看出他们的 AI 产品有以下亮点：。

1. 数据整合：整合内外部数据源，确保所有数据在一个平台上可访问帮助员工更好地理解客户和源码业务，提供预测性分析和内容生成2. 任务自动化：Einstein 1 平台支持自动化工作流程，可以通过 Flow 实现自动化。

例如下图中，便设置了根据客户资料自动推荐折扣的自动工作流3. 个性化客户体源码验：提高客户服务水平，提供为客户提供更个性化的体验下图演示的是 Einstein 1 自动为销售人员生成邮件内容但 saleforce 还支持自行配置，针对客户生成更个性化的邮件内容。

3. HubSp源码ot：HubSpot AIHubSpot 是一家总部位于美国的软件公司，专注于开发和销售营销、销售和客户服务软件他们的 AI 工具在销售、营销和客户服务方面提供了很多新功能，下面是一些亮点介绍：。

1.源码 博客文章生成：用户只需点击几下就能创建针对特定国家和博客的搜索引擎优化 ( SEO ) 标题和内容此外，还可以使用 HubSpot AI 工具调整文章的语气或添加结论AI 自动生成文章大纲，在这个环源码节就可以介入修改。

最终生成的文章2. 内容生产：HubSpot 提供了报告助手，可以快速生成基于特定查询的报告，并允许用户自定义和优化这些报告此外，内容助手还可以为销售团队撰写电子邮件，包括介绍邮件、源码冷邮件或跟进邮件，帮助提高沟通效率。

博主演示的是根据右侧的内容要求，生成了左侧的数据表图3. 客户跟进：HubSpot AI 可以协助客服团队通过重写、扩展或调整信息的语气来改善与客户的沟通还可以自动源码生成对话摘要，便于服务代表理解和回顾客户的需求。

邮件词语修改，这个就不多说了，跟 saleforce 的是一样的 总结通过对这几款产品的观察，可以看到生成式 AI 在 B 端产品上面的应用集中于两个词源码：个性化、自动化个性化：通过 AI 强大的文本分析能力，对客户过往数据进行分析，并在各种场景下（营销、转化、售后）给予工作人员更贴合客户个性化的建议，以给予客户更优体验。

自动化：支持将部分重复工作交由源码机器人处理并在各种文本工作中（例如邮件沟通），由 AI 生成内容，以大大节省人工时间，提升效率在落实 AI 与 B 端产品的结合上，也需要注意企业都非常在意 " 数据安全 " 问题。

由 AI 提升效率源码固然是好，但如果发生了窃取数据，或有心之人通过特定的 prompt 套取出企业的机密信息，这对于企业来说是非常严重的安全威胁所以在未来 AI 与 B 端产品结合的路上，数据安全会是一直存在的，非常重要源码的命题。

04 个人应该如何赶上 AI 潮流《哈佛商业评论》中，介绍了一些对于知识工作者来说，如何更好地将 AI 应用起来的办法目前使用最多的实践案例来看，生成式 AI 特别可以在三个主要方面发挥作用：源码通过自动化一些结构化任务来减轻认知负荷，提高你对非结构化任务的认知能力，以及改善工作中的学习过程。

1. 减轻认知负荷生成式 AI 工具可以通过释放人的精力，使我们专注于高价值的非结构化任务例如我们每天源码有固定要处理的文件内容，这些文件就可以交由生成式 AI 帮我们阅读、处理我自己目前也关注了很多产品、生成式 AI 领域的账号，看到一些感兴趣的内容就会先记录下来，然后统一交给 GPT 帮我概括，再通过源码概括判断我是否该深入阅读。

注意：GPT 的概括是不一定全面的如果对文章感兴趣，建议去深入阅读，不要使用概括去理解整篇文章GPT 帮我概括的文章大纲 2. 提升认知能力另一种增强知识工作的方法，是用生成源码式 AI 促进高阶认知过程，执行非结构化任务。

这其中我们可以应用起来的是提升批判性思维和创造力批判性思维方面，生成式 AI 可以帮助人们就面临的挑战提出更好的问题例如我最近在工作中遇到瓶颈，就会喜欢去源码问一下 GPT 的想法，两者之间的想法相碰撞，就跟好友聊天一样，更容易产生好的思路。

而创造力方面，更多指提升人们的生产效率GenAI 可以根据可行性、影响、成本和新颖性等标准评估和对我们的想法进行完善源码，有了 AI 的加入后，我们优化迭代的速度更快了，也不用一遍遍的检查、思考例如我现在会在每次完成文章后，让 GPT 帮我检查文章逻辑，修改语句等。

比原先我需要检查 4、5 遍文章，现在有了 GPT 的源码帮助，我起码节省了一半的时间用于检查文章这件事情上GPTs 提供的文章修改建议，根据它的建议修改成了大家最终看到的文章版本 3. 改善学习过程掌握技能需要练习，而不仅是课堂学习。

然而要使练习有效，就需源码要反馈随着 AI 生成能力的不断提高，为每位知识工作者配备一位 AI 导师成为可能目前在 Github 中，已经有相关的教程，如何轻松的调教 GPTs 成为自己的个人导师，教自己学技能。

附：AI 资源源码推荐：如果看到这里，你对生成式 AI 也开始产生兴趣，并开始想要系统了解，下面有一些资源可以推荐给你：**AI 基础知识 **推荐课程：1. 吴恩达 《Generative AI for everyo源码ne》

https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone目前已有中文字幕，无压力2. 微软《Generative AI for Begi源码nners – A 12-Lesson Course》 – https://techcommunity.microsoft.com/t5/educator-developer-blog/generat源码ive-ai-for-beginners-a-12-lesson-course/ba-p/3968583。

需有英文基础部分课节已在 B 站有翻译，大家可以通过 lesson 的标题、部分关键词去搜索*源码*AI 一线新闻 **1. Lex Fridman 的播客、视频；2. Google AI Bolghttps://blog.research.google/。

** 实际上手使用 AI**了解了再多的源码信息，如果没有用起来，那终究还是会变为 " 纸上谈兵 "学习最好的方法还是实践，推荐大家可以将 AI 使用起来** 快速使用提示词 **对提示词还不太清楚该怎么用的话，有一个偷懒的办法：直接借鉴别人的源码模版，这里推荐个好用的中文提示词网站，非常实用：。

https://www.aishort.top/ 结束语人们常说 " 历史的车轮滚滚向前，这不是以人们的意志所能改变的"随着新技术的不断发展，它融入我源码们的工作、生活将是大趋势如何拥抱新技术，是我们必须要面对的课题。

这是我第一次尝试写此类型的文章，还有许多不足的地方，如文章有错误、遗漏或不够详尽的地方，欢迎各位不吝提出指正同时因为篇幅限制，很多内容也源码没能在一篇文章内呈现完，后续我也计划继续撰写：AI 产品体验报告作为产品经理，如何利用 AI 重塑工作流程

本文由 @Thea 小里 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自 Uns源码plash，基于 CC0 协议。查看原文

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