如何为大模型兜底：产品、工程、组织

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为什么你的AI产品“演示惊艳，上线翻车”？不是模型不够强，而是兜底机制没建好。本文试图打破“AI=能力堆叠”的惯性认知，从输入引导、流程控制到输出管理，重新定义大模型产品的设计逻辑与风险边界。

AI产品的独特挑战——从“确定性”到“概率性”

在传统的软件产品设计中，产品经理的工作建立在一个坚实的基础上：确定性。我们设计的每一个功能，都遵循着清晰的逻辑链路——只要用户输入A，系统必然会输出B。这种可预测性是产品可靠性的基石，然而大语言模型技术产品中的应用改变了这个逻辑。

大模型输出的内在不确定性给产品设计带来了前所未有的挑战。我们面对的核心问题是产品设计的工作重心正从设计一个确定性的系统（输入A，必得B），转向管理一个概率性的系统（输入A，可能得到B1，也可能得到B2，甚至是一个完全无关的C）。这种转变要求我们重新思考产品的设计和管理。

本文将从产品经理的视角系统性地探讨如何为大模型的不确定性构建“安全护栏”，确保产品在提供强大能力的同时，依然保持安全、可靠和可信。同时，也将分析在企业级应用场景下需要哪些更全面的应对策略。

第一部分：大模型带来的独特挑战

1）幻觉导致的事实不准确

大模型在生成内容时，有时会“一本正经地胡说八道”，捏造出看似合理但完全不符合事实的信息。（关于大模型为什么会产生幻觉以及该如何解决，可以查看0pen AI的这篇论文：https://arxiv.org/abs/2509.04664）

做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？

真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。产品经理的工作确实比较杂。理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析…

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案例：一个金融分析助手在被问及某公司第三季度财报时，可能会自信地回答“营收为1.5亿美元，数据来源于其官网新闻稿”，但实际上该公司当季营收是1.2亿美元，且官网上从未发布过相关新闻。这种幻觉对于依赖精准信息的专业领域是致命的。

2）输出过程缺乏透明性和可解释性

大模型的决策过程如同一个“黑箱”。我们很难精确追溯它是如何根据输入一步步推导出最终输出的。这种不可解释性使得当模型犯错时我们难以定位根本原因，也让用户对模型的输出结果难以建立深层次的信任。

3）任务执行质量的不稳定

相同输入的输出不一定相同
随着上下文内容的增长导致的输出质量的下降
上下文的清晰程度、组织程度也会影响输出结果的质量

可以看出模型输出的表现受到上下文质量的显著影响：

案例：在一个长对话中，用户正在与AI规划旅行。一开始AI能很好地记住用户的偏好（“我不喜欢海鲜”），但在经过几十轮对话后，当用户要求推荐餐厅时，AI可能突然推荐一家海鲜餐厅，这便是典型的“上下文遗忘”导致的不稳定。

调研同样的产品，一个用户输入了更详细的调研要求、目的、细节关注点等，另一个用户就只输入了简单的一句话。两者的调研结果很可能差距较大，前者获得的输出质量会更高。

第二部分：通过产品设计应对不确定性

面对上述挑战产品经理必须通过系统性的产品设计，在模型的输入、流程和输出端建立起防线。

第一层：输入端（事前预防）

核心理念：通过限制输入和提供更清晰的上下文，来引导大模型稳定输出。

引导输入：通过推荐提示词、快捷操作等方式，帮助用户提出更准确的问题。

案例：一个AI旅行规划应用，与其提供一个空白的输入框让用户输入“给我推荐个旅游地”，不如在界面上设计几个提示词推荐按钮，如【帮我规划一个周末家庭游】、【寻找适合徒步的自然风光】、【推荐美食为主的城市】。这不仅降低了用户的使用门槛，也为AI提供了更清晰的任务指令。

增强输入（RAG+function call）：提供更清晰的上下文，引入rag对接知识库或者通过function call查询调用第三方业务系统数据库来回答具体问题。

案例：企业内部的HR智能问答机器人。当员工问“我还有几天年假？”时，若没有RAG，通用大模型无法回答。但通过RAG技术，系统会先从公司内部的HR数据库中检索该员工的个人休假数据，然后将“张三剩余年假为8.5天”这一事实作为上下文提供给大模型，最终生成精准的回答：“查询到您目前还剩余8.5天年假。”

约束输入：在特定任务中，用填写表单、点击选项、上传文件代替对话框；也可以设置系统提示词，限制用户自由输入的空间。在某些自动化流程中，用户甚至可以全程无需输入，系统自动从上游节点获取数据，处理后直接交付结果。

案例：一个市场文案生成工具。与其让用户自由描述想要的文案，不如设计一个表单，让用户选择【产品名称】、【目标用户群体（如：年轻人/宝妈）】、【文案风格（如：专业严谨/活泼有趣）】、【应用渠道（如：社交媒体/产品官网）】。通过这些结构化的选项，极大程度上限制了AI发挥的不稳定性，使其生成的内容更贴近业务需求。

任务拆解：将复杂的任务分解为多个简单的、可监控的子任务，降低任务实现难度，同时增加过程透明性。

案例：一个生成“季度市场分析报告”的功能。产品设计可以将其分解为几个步骤：第一步，AI先列出报告大纲，由用户确认或修改；第二步，用户点击某个章节（如“竞争对手分析”），AI再针对性地生成该章节内容；第三步，所有章节完成后，AI最后生成全文摘要。这种分步走的方式，让用户对过程有掌控，也降低了AI一次性生成长篇报告的失败率。

第二层：流程中（事中控制）

核心理念：决策权仍然需要人类把握。保持人工审核 (Human-in-the-Loop)：在关键决策中保持人工审核和监督对于高风险任务具备不可或缺性。AI负责识别意图和准备材料，人类负责最终决策。

案例：一个AI客服系统在识别到用户有强烈的退款意愿时，它不会自动执行退款操作，而是会自动生成一张“退款审批单”，并将用户的聊天记录、订单信息等一并附上，然后推送给人工客服进行最终审核。

避免模型直接决策：产品的流程设计应避免让模型的输出成为自动的决策点。避免依靠模型进行直接决策，不要因为模型输出的问题（输出不稳定或不准确）影响原本业务流程的进行和流转，最好让人工可以随时接手。

基于风险的差异化审核设计：

高风险场景（如生成对外销售合同）：AI可以根据需求填充合同模板的草稿，但生成后必须自动进入法务部门的审批流程，每一项条款都需要人工审核确认，审核通过后才能盖章生效。
低风险场景（如起草内部周报）：AI可以自由生成周报草稿，用户自行审阅、修改即可。即使内容有偏差，影响也局限在个人和团队内部，因此无需设置强制性的审核节点。

第三层：输出端（事后管理）

核心理念：管理用户预期，建立信任，坦诚承认AI的不完美，并为用户提供补救和反馈的渠道。明确告知风险：在AI生成内容的显著位置，清晰地标注“内容由AI生成，请谨慎核实”等提示。

提供溯源：在应用RAG等技术时，应尽可能地展示信息的来源或参考文献链接。当用户看到AI的回答是基于某份公司内部的官方文档时，他们对信息的信任度会高于一个凭空产生的答案。

案例：一个AI研究助手在生成一段关于“量子计算最新进展”的综述后，会在段落结尾附上信息来源的角标[1][2]。用户点击角标，即可直接跳转到对应的科技期刊论文或权威新闻报道的原文链接，方便用户溯源和验证。

提供思考过程：可以向用户展示模型的“思考链”（Chain of Thought）。让用户看到模型是如何一步步分解问题、调用知识、最终得出结论的。这个过程不仅能增加透明度，还能帮助用户在发现结果错误时定位是哪里出了问题（虽然不一定每次都能找到问题原因）。

案例：一个AI代码调试工具在修复一段错误代码后，不仅给出最终的正确代码，还会展示它的“思考过程”：“1. 分析发现循环变量i未正确初始化；2. 检查到数组可能越界访问；3. 综合判断，在循环前添加 i=0 并增加边界检查是最佳方案。” 这种设计能帮助开发者真正理解问题所在。

控制输出范围：将AI的能力用在最关键、最可控的地方，缩小生成内容的影响范围。

案例：与其让大模型从零开始生成一份完整的法律合同（风险高），不如让它在预设好的合同模板中，仅填充【客户名称】、【签约日期】、【合同金额】等需要变动的部分。这极大地缩小了AI生成内容的影响范围，将风险控制在最小。

给予重试权：为用户提供一个明显的“重新生成”或“换个答案”的按钮。

建立反馈闭环：设计清晰的用户反馈机制，收集用户数据持续迭代。

案例：在AI的每次回答旁边，都设置一个“赞”和“踩”的按钮。当用户点击“踩”时，系统可以弹出一个简单的多选框，询问不满意的原因，如【事实错误】、【表达不自然】、【答非所问】等。这些数据是产品迭代最宝贵的资源。

第三部分：在产品交付中控制不确定性

设计评测方案：在产品上线前，必须建立一套针对核心场景的评测体系。模型出错不可避免，但如果10次调用中有9次都偏离预期，那就是可用性问题。评测方案确保了产品达到上线的最低质量基准。
分阶段上线：采用灰度发布的方式，先将新功能或新模型开放给一小部分用户（例如，公司的某个部门或1%的种子用户），验证其表现稳定后再逐步扩大范围。
快速迭代：高频关注模型运行效果，如果有条件的话，可以以天为单位对于用户反馈和数据进行分析，挖掘经典的badcase,对于问题快速修复迭代。