从0到1打造AI产品是一个系统性工程，需要结合技术、商业和用户需求进行全链路设计。以下是基于行业实践总结的核心步骤和方法：
一、明确产品定位与目标
1. 定义核心价值
明确AI产品要解决的痛点，如提升效率（节省劳动力）、改善用户体验或创造新商业模式。
例如智能客服机器人的目标是实现语义识别、知识库检索和自动化交互。
2. 用户需求分析
通过调研确定目标用户群体（如企业、个人或特定行业）及其核心需求。
案例：职场小助手可聚焦“自动处理邮件+生成日报”功能。
二、技术实现路径
1. 数据准备
采集与清洗：从内部系统或公开数据集获取数据，处理缺失值、异常值等。
标注与增强：医疗等专业领域需双专家校验标注数据，并通过实体替换等方法增强数据多样性。
2. 模型开发
算法选择：根据任务类型（分类、回归等）选择模型，如时间序列分析预测销售趋势。
架构设计：分层设计意图识别层（如BERT）、知识检索层（知识图谱）和决策层（如LoRA微调的LLM）。
3. 训练与优化
先用小批量数据验证模型效果，再逐步扩大训练规模，避免资源浪费。
采用交叉验证、参数调优提升泛化能力。
三、产品化与迭代
1. 最小可行产品（MVP）
聚焦核心功能快速上线，如AI获客智能体先实现短视频自动化生成。
设计fallback机制应对模型失效场景。
2. 用户体验设计
渐进式交互：首轮响应控制在5秒内，结构化引导用户输入。
情感化设计：监控会话热力图优化对话流。
3. 持续迭代
建立四维监控体系（准确性、安全性、用户体验、商业价值）。
通过A/B测试优化功能，如关联推荐提升复诊率23%。
四、工具与资源推荐
开发工具：OpenAI API（新手友好）、Figma（原型设计）、PingCode（项目管理）。
学习资源：GitHub开源代码库、《手搓微型GPT》书籍（含实战案例）。
五、行业案例参考
AI+医疗：百度灵医智惠通过知识图谱和BERT微调实现智能问诊。
内容创作：抖音博主用Runway生成宠物动画视频，3个月涨粉80万。
关键点：功能聚焦、数据质量优先、快速验证迭代。具体实施需结合领域特性调整，如教育行业注重知识库构建，而电商需强化推荐算法。
