大模型工具平台—AI产品交互设计思考

　　本文深入探讨了如何通过精确定义和匹配输出域与需求域，以提升大模型工具产品的市场适应性和用户粘性。通过具体实例，展示了如何将理论应用于实践，以及如何通过不断迭代和优化来提高产品的市场适应性和用户粘性。

　　在我上一份担任企业内部AI产品经理的工作中，我面临了知识库和智能助手上线初期用户活跃度高，但随后迅速减少的困境。由于我的绩效评估标准包括用户的AI使用渗透率与业务感知评分，因此迫切需要解决这一问题。

　　针对这一挑战，我开始了深入研究。通过对用户访谈和智能助手使用记录的分析，我发现专业问题相比通用问题更容易导致用户流失。用户对话方式与预期大相径庭，多数用户在前三轮对话内若未能获得期望结果就会放弃使用。

　　基于这些问题，我们可以借鉴俞军老师的产品价值公式来思考解决方案。由于无法改变旧体验，我们需要关注AI在专业知识输出方面的不稳定问题以及Prompt对用户学习成本的影响。通过优化这些方面，我们可以提升新体验，降低迁移成本，从而避免用户流失。

　　为了做好大模型工具产品，我们需要稳定大模型的产出，并简化Prompt对用户的学习成本。只有当用户在首轮或前三轮对话中就能达成需求，即输出域等于需求域时，产品才能真正打动用户。基于这一思路，我对产品功能进行了调整，成功实现了AI产品对公司全员的渗透。

　　目前的大模型本质上是一个概率分布的预测机。尽管输入相同信息，不同对话可能会得到略有差异的结果，但这给了我们一定的优化空间。由于大模型存在随机性和不稳定性，用单一结果去要求它是不切实际的。因此，我们应该从新的视角看待需求，并围绕这种视角让大模型产生原本无法实现的效果。

　　输出域和需求域的概念对于评估大模型工具产品至关重要。输出域是指大模型可能产生的回答集合，而需求域则是用户对信息或模型输出内容的底层需求集合。通过精确匹配这两个域，我们可以提升产品的市场适应性和用户粘性。

　　为了匹配输出域和需求域，我们可以借鉴大模型支持的多轮对话技术。例如，在对话中打包历史沟通记录作为输入进行续写输出。这样，每一轮对话都会受到前一轮的影响，而第一句话对后续对话的范围和深度具有框定作用。因此，通过优化第一句话来最大化输出域和需求域的匹配是至关重要的。

　　前置页面或现有页面可以调用模型的前置功能来预测用户需求。例如，在搜索框中触发由程序发起的第一句问话来匹配输出域与需求域。这种方法可以应用于多种大模型工具中以提高用户的使用体验和产品的市场适应性。

　　以文案输出为例，我们整合了商品信息与文案风格等内容并前置了表单供用户筛选。通过生成按钮触发Prompt进行文案产出并允许用户调整以提高满意度。这种方法降低了用户使用成本并成功将AI工具渗透入公司的生产环节。同样地这种方法也可以应用于角色模拟等需求中以提高产品的市场适应性和用户粘性。例如通过提供上传文件入口和触发不同Prompt的按钮来直接接收大模型输出并避免用户使用不当产生的问题。