自从ChatGPT之类的大模型爆发之后，在各行各业都得到了广泛的应用，也提到了不少工作效率。但如何写好提示词，以及如何搭建知识库，优化回答还是难倒了不少人。而现在的智能体的出现，则更进一步降低了使用门槛，推荐大家都来使用。

自chatGPT横空出世之后，国内陆续多个大厂都相继推出了大模型，而且基本上都是手机号注册即可免费使用，你可能也都已经用过一些了，也可能因为它的无中生有、移花接木、泛泛而谈被劝退了，直到我发现可以用大模型配置用户手册、可以分析运营数据、可以生成业务规则、可以评审产品功能逻辑……大模型进步的速度真的超出我的预期，这一次，初级员工真的要被取代了。

让大模型做本“活的”用户手册——再也不被解答重复问题困扰了

这可不是我们在购物、银行app那种客服，来回只会回复模板中的几种话术，现在我们可以把电脑文件里那些积累来的word、ppt、pdf都一股脑丢给大模型，让它自己去搞明白这个产品是怎么回事。要知道，如果我们培训一个新人，也是丢给他一堆文档让他自己去看吧，大多数时候还得给他演示演示系统、再讲一讲，有时候自己也记不清了，只好重新再翻文档，现在这些都可以省略了，统统丢给大模型吧，别浪费这些产出的资料了，毕竟，产品经理手上最多的就是各种文档了吧！

其实用的就是智普清言的“配置智能体”功能，这里没有广告，单纯是我个人使用的经验分享，总共配置调试的时间也就1个小时吧，非常容易上手，在这里上传“宣传话术、用户手册、公众号宣传文字稿、操作演示逐字稿、新功能推文、服务概述、更新记录……”，随时还可以增删改，这就构建了专属于这个模型的知识库，并且可以配置只在知识库范围内回答，这样就不会答飞了。更好玩的是，可以给这个模型配置人设，比如告诉它“活泼一点，会让你更受欢迎”（我发现字节系就真的很爱用emoji），同样也可以告诉它面对同类竞品对比的提问“回答的中立一点，但也要维护自己的产品”。

做出来之后，无论是一键转发到用户群，还是在宣传页上挂二维码，妥妥的新质生产力。小声的说，突然觉得如果要LiZhi交接，似乎也没那么头疼了啊，把这个模型发给他就ok了。

让大模型分析使用质效——这是最快知道答案的方式

还停留在大模型多轮聊天对话的阶段吗？现在有的大模型支持上传文件了，这意味着它可以基于你的上传来回答，这次我试着上传了一个产品使用质效表，看看大模型能否来进行分析，验证后发现效果着实不错：

提问1：

回答1：

提问2：

回答2：

上述回答，是大模型基于3个sheet表、3500行数据、19列字段在1分钟内的回答。篇幅原因，这里只是截图里部分回答，完整的回答包含了一段代码表明计算的过程。当然，这类复杂的问题要提问大模型，给出的指令也需更加清晰，比如我将表格整理为同样格式的3个sheet表，告诉大模型文件的标题、表名、数据列分别代表什么。对于大模型给出的回答，我在原始表中也进行了抽测，答案均是正确的，而这，在之前需要依赖一个精于excel使用的产品至少半个小时的时间去捣腾数据吧。

让大模型去总结业务规则——提取规则不用假手于人了

产品业务逻辑中，经常会用到提取规则，也就是根据一些字段、维度的特征去识别，对符合这一特征的定义一个标签。有的时候我们会用“正则表达式”去跑数据，但只有很少产品会写正则，甚至很多程序员因为用的少都不会写正则。还是用大模型上传文件的功能，可以批量一次上传数百条样本，大约3秒后，你将得到来自大模型的一条规则。

不得不感慨，作为一名非技术背景的产品，曾经为精通正则而小小得意过，如今被大模型的后浪拍在沙滩上，不过还是多亏有正则的知识背景，起码我能看懂大模型的回答靠不靠谱。

让大模型给你出主意——随时启动需求评审

产品经理的日常就是面对各种被challenge的业务逻辑，比如有次我就收到用户的一个反馈是关于翻页的，让用户不爽的点是“目前翻页工具栏在搜索结果下方，导致每个页面如果从下往上浏览均需要再次下拉到下方才可以点击翻下一页”，难道翻页后定位到第一条不合理吗？于是我问了大模型：

当然咯，“听多数人的意见，少数人商量，一个人决策”，大模型可以给我们一个参考，要知道很多产品就一个产品经理，产品经理有时候想商量都找不到合适的人交流，这时或许可以考虑跟大模型聊聊天。

好了，今天就先分享到这里了。

原本我想写完这篇也用大模型给润色润色或者请它给起一个爆款题目，最后还是暂且保留下原汁原味，看看没有大模型的加持，到底成色几分吧！