AI 产品四层架构：打开智能未来的密码

如今，随着人工智能的飞速发展，AI 从智能助手到自动驾驶，商品正逐渐渗透到我们生活的方方面面，AI 应用程序不断拓宽我们的想象力界限。但是建立一个成功的 AI 商品并非易事，这需要深入了解。 AI 商品的结构和开发过程。

AI 对于我们来说已不再是一个新词，尤其是 ChatGPT 发表之后，关于 AI、大模型的讨论铺天盖地。另一方面，随着互联网的发展到了股票竞争的时代，产品经理的职位也逐渐完善。甚至在目前的环境下，人才市场过于饱和。如何打破游戏？如何找到职业生涯的第二条成长曲线？也许，AI 这是我们现在最好的机会之一。

将来来了，少年，你准备好了吗？

知道怎样变成 AI 在产品经理之前，我们先来了解一下。 AI 商品结构。

01 AI 产品的四层结构

如果将 AI 商品看起来像一座冰山，那么它的结构可以分为四层：

第一层：数据基础层

第二层：算法和模型层次

第3层：应用服务层

第4层：客户互动层

02 数据基础层

基础数据层是 AI 最底层的产品结构，也是所有智能化的根源。下列内容主要需要考虑：

1. 数据采集

数据采集首先要确定数据的来源。

对于 AI 就产品而言，数据库种类繁多。内部数据库可能包括电子商务企业的销售记录、用户反馈、产品信息等企业内部积累的业务数据。在图像识别领域，外部数据源可以是公开的数据集。 MNIST(手写数字图像)数据；也可以是网络爬虫从互联网上收集的数据，比如新闻媒体的文本内容，社交媒体的客户动态等。，但是我们应该注意数据使用的合法性和隐私性。

其次是数据采集工具和技术

使用各种工具和技术来获取数据。例如，在传感器数据采集方面，物联网设备中的温度传感器、液位传感器等将物理量转换为数字信号，并将其传输到数据存储系统。采集日志数据时，会使用日志收集工具，例如 Logstash 等等，收集服务器日志、应用程序日志等。这些日志数据用于故障检测、用户行为分析等。 AI 应用领域非常有价值。对网络爬虫来说，像 Scrapy 这种框架可以帮助开发者按照预定的规则抓取网页内容。

2. 数据储存

数据存储类型主要分为结构化数据存储和非结构化数据存储。

关系数据库通常用于结构化数据存储，例如 MySQL、Oracle 等等。这类数据库适用于存储具有明确格式和关系的数据，例如用户帐户信息(登录名称、密码、注册时间等)。

非结构化数据存储主要针对文本、图像、音频、视频等数据。例如，分布式文件系统可以用于图像数据(例如 HDFS）或者对象存储(例如 Amazon 存储大量图像文件的S3)；文本数据可以存储在文本中 NoSQL 数据库（如 MongoDB）对半结构化或非结构化的文本内容进行处理。

与此同时，数据存储还需要考虑存储结构和策略。

存储结构可以分为本地存储、云存储或混合存储。云存储提供可扩展性和可扩展性，谷歌云存储、阿里云存储等服务可以根据数据量灵活扩展存储空间。

存储策略包括数据备份策略、数据冗余策略等。为了避免内容丢失，应定期备份数据，并将备份数据存储在不同的地理位置，以应对可能的灾难。同时，选择数据冗余技术，如数据副本，以确保数据的可扩展性。

3. 清洁和预处理数据

数据清理主要是处理数据中的噪音、错误和缺失值。例如，在收集到的客户调查数据中，可能会有一些无效的答案，如年龄填写为负数或文本输入不符合要求，需要识别和清理。对于缺失值，可以采取添加策略，比如用平均值添加数值型缺失值，用最常见的类别添加充分类数据的缺失值。

数据预处理包括数据标准化和归一化。在机器学习算法中，svm算法等许多算法对数据的尺度比较敏感，（SVM）算法。数据标准化可将数据转换为平均值 0、标准差为 1 分布，而归一化可以将数据映射到特定的范围内，例如 [ 0,1 ] 区间。

对于文本数据，预处理还包括词法分析、词性标注等操作，为后续的自然语言理解任务做准备。例如，将文本分割成单词，并标记每个单词的词性，以便在文本分类等任务中更好地利用文本特征。

4. 数据标注

监督式学习 AI 在产品中，数据标记是一个非常重要的阶段。

对图像数据而言，标记可以是图像分类标记(例如，将图像标记为猫、狗等)、标记(标记图像中物体的位置和类别)、语义分割标记(将图像中的每个像素标记为不同的类别)。对于文本数据，标记可以是情绪分类标记(如正面、负面或中性情绪)。、命名实体识别标记(在文本中标注人名、地名、组织名等实体)。

另外，不同的标记方法有专门的数据标记工具，例如 LabelImg 用于图像标记，可方便标记人员在图像上绘制边界框并添加类别标签。

在标注过程中，通常包括标注任务的分配、标注人员的培训、标注质量的审查等。标注质量的控制非常重要，因为标注数据的质量直接关系 AI 模型性能。可采用多人标注相同信息进行交叉验证，也可对标注后的样品进行抽样检验，以确保标注的准确性。、算法和模型层

03 算法和模型层

算法和模型层是 AI 商品的核心竞争优势。AI 产品经理需要考虑以下内容：

在进行 AI 在模型训练过程中，需要考虑以下内容：

1. 数据方面

1）数据质量

准确性：确保数据能够准确反映真实情况，不会出现错误或误差。例如，在图像分类任务中，图像标记必须正确。

完整性:数据应包括任务所需的各种情况和特征，不缺乏关键信息。例如，在自然语言理解中，文本数据应该包括不同的句子结构、单词和语义表达。

一致性:数据格式、标记标准等。应保持一致，以便模型能够有效学习。例如，在数据集中中，图像的大小和分辨率应该是统一的。

2）数据数量

足够的数量可以使模型学习到更广泛的方法和特征。如果信息量太小，模型可能会过度拟合，即过度记忆训练数据，难以将新数据泛化。信息量可以通过收集更多的数据和增强数据来增加。

三是数据多样性

包括不同的场景、条件和类别。例如，对于物体识别模型，数据应该包含不同角度、光照条件和环境中的物体图像。这样可以提高模型的泛化能力，在各种实际应用场景中表现出色。

四是数据平衡

防止数据集中某些类别过多或过少，导致模型更倾向于大多数类别而忽略少数类别。在分类任务中，每种类型的数据数量应尽可能均衡，数据可以通过采样、欠采样或生成数据来平衡。

2. 选择数据架构

1)任务适应性

根据特定任务选择合适的模型结构。例如，对图像分类任务，卷积神经网络（CNN）通常表现良好；对时间序列的预测，循环神经网络（RNN）或者长期记忆网络（LSTM）也许更适合；理解自然语言的任务，Transformer 广泛使用架构等。

复杂性和计算资源的复杂性

复杂的模型可能有更好的性能潜力，但也需要更多的计算资源和时间来训练。需要根据实际的计算能力和时间限制来选择合适的模型复杂度。同时也要考虑布局阶段模型的资源需求，确保在实际应用环境中能够高效运行。

3. 超参数调节

1）学习率

学习率决定了模型参数更新的步骤。过高的学习率可能会导致模型无法收敛，而过低的学习率会使训练过程非常缓慢。在训练过程中，需要通过实验找到合适的学习率，或者采用调度学习率的策略，比如逐步降低学习率。

2）批量大小

批量大小影响训练的效率和稳定性。大批量大小可以通过并行计算来提高训练速度，但可能需要更多的内存；小批量大小可能会使模型更接近随机梯度，有利于跳出局部最小值，但训练时间会更长。

三是正则参数

如 L1 和 L2 正则化、Dropout 用于控制模型的复杂性，防止过拟合等正则化方法参数值。为了在模型复杂性和泛化能力之间找到平衡，需要调整这些参数。

4. 监控训练过程

1）损失函数

观察训练过程中损失函数的变化。随着训练的进行，损失函数应该逐渐减少。如果损失函数不再下降或波动，可能需要调整超参数，检查数据或模型是否有问题。

2）评估指标

选择合适的评估指标来衡量模型性能，例如精度、精度、召回率、F1 价值等。为了了解模型的泛化能力，在训练过程中定期对模型进行验证集评估。

3)过拟合和欠拟合监测

过拟合体现在模型在训练集中表现良好，但在验证集中表现较差；未拟合是指模型在训练集和验证集中表现不佳。通过监控训练过程中的性能变化，可以及时发现拟合或未拟合的问题，并采取增加信息量、调整模型复杂度、使用正则化等相应措施。

5. 可以解释性和伦理考虑

1）可解释性

对于医疗、金融等一些关键应用领域来说，模型的可解释性非常重要。了解模型决策过程可以增加信任，帮助发现潜在的问题和误差。可以选择有一定解释性的模型结构，也可以用解释性的方法来分析模型的决策。

2）伦理考量

在不侵犯个人隐私和权益的情况下，确保培训数据的收集和使用符合伦理规范。同时，考虑模型可能带来的社会效应，避免歧视或不公平的结果。在模型开发过程中，应进行伦理审查和风险评估。

04 应用服务层

应用服务层将 AI 将技术转化为实际应用服务，为用户带来价值。

以下是 AI 技术应用的几个情景方向：

用户画像构建:通过分析用户的历史行为、兴趣爱好等数据，构建用户画像。例如，根据用户的浏览历史和购买记录，了解用户的爱好和消费习惯。

对象特征提取：对推荐物品进行特征提取，如商品的属性、内容的主题等。

推荐系统应用:根据用户画像和物品特点，选择协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等算法，为用户推荐个性化的内容或产品。

目标检测:在图像中检测特定的物体或目标，并确定其位置和类别。例如，在安全监控中，图像识别软件可以检测出行为问题或入侵物体。

图像分类：将图像分为不同的类别，如风景、人物、动物等。输入图像通过训练好的图像分类模型进行分类。

图片编辑与强化：使用 AI 该技术对图像进行编辑和增强，如自动美颜、图像去噪、色彩调整等。

语音识别:用户的语音输入可以转换成文本。通过深度学习算法练习大量的语音数据，可以提高语音识别的准确性。例如，用户可以通过语音助手查询天气，设置闹钟等。

自然语言理解:了解用户输入的文本内容，提取重要信息。选择语义分析、语法分析等技术，让语音助手了解客户的意图。

语音合成：将文字转换为自然流畅的语音导出。为用户提供语音反馈，通过语音合成技术增强交互体验。

除具体的智能应用外，AI 产品经理也需要了解应用的集成和部署，主流的部署方式如下：

云部署:将应用部署到云计算平台，利用云平台的弹性计算和存储资源，实现应用的快速扩展和可扩展。例如，互联网应用程序可以根据用户访问量的变化，通过云部署自动调整计算资源，以确保应用程序的稳定运行。

边缘部署:对于自动驾驶、工业控制等一些对实时性要求较高的应用，可以部署到边缘设备上，减少数据传输延迟。边缘设备可以在当地处理和决策数据，提高系统的响应速度。

同时，将不同的智能应用集成到统一的平台上，也可以实现一站式服务。例如，在智能家居系统中，智能照明控制、智能家电控制、智能安全等应用程序可以集成到一个手机应用程序中，用户可以通过一个应用程序方便地控制家中的各种智能产品。

这时，AI 商品经理需要重点关注应用程序之间的界面设计，即定义清晰的应用界面，以确保数据交互和协调可以在不同的应用程序之间进行。例如，在医疗信息系统中，不同的医疗器械应用程序需要通过界面将数据传输到医院的信息管理系统中，从而实现数据共享和综合分析。

05 客户交互层

顾客互动层是 AI 在商品与用户直接接触方面，直接关系到用户对产品的满意度，这与传统产品经理的职责非常重叠。

作为 AI 产品经理，我们需要重点考虑以下几个因素：

1. 用户界面设计

根据用户的喜好和使用习惯，提供个性化的界面设置。例如，用户可以选择适合自己的主题颜色、文本大小等。

基于用户画像，为不同的用户群提供定制的界面内容。例如，对于老年客户来说，可以提供更大的字体和更简洁的页面；对于专业客户来说，可以提供更先进的功能和详细的基本参数。

选择简洁明了的布局和图标，让用户快速找到自己需要的功能。例如，在智能语音助手中，将常用的功能按钮放在显眼的位置，如语音输入按钮、历史记录按钮等。

遵循用户习惯和认知规律，设计符合客户直觉的操作流程。比如在手机应用中，选择滚动、点击等各种操作方法，让用户轻松上手。

2. 顾客互动技术

及时反馈：当顾客与 AI 商品互动时，及时给用户反馈，让用户知道自己的操作是否被正确识别和处理。例如，语音助手在接到用户的语音命令后，会立即给出语音提示或在页面上显示相应的反馈信息。

可视化反馈:通过图形、图表等可视化方式向用户展示互动结果。例如，在智能健康管理应用中，用户的运动数据和健康指数的变化可以通过图表显示出来，让用户更直观地了解自己的健康状况。

语音交互：通过语音支持用户 AI 商品交流。语音交互方便自然，用户可以通过语音命令在忙碌或不方便操作产品时实现目标。例如，在驾驶过程中，用户可以通过语音控制车载导航系统。

手势交互:用摄像头或传感器识别用户的手势，实现与设备的交互。例如，在智能电视中，用户可以通过手势操作转换频道和调节音量。

文字交互：除语音交互外，用户还可以输入文字和文字。 AI 商品交流。文字交互适用于一些需要精确输入的场景，如搜索查询、文字编辑等。

作者:阿宅商品笔记；微信官方账号:商品房

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