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產品經理學AI RAG 提示詞

產品經理的 AI 學習路線：提示詞、RAG 與評估（4 週計畫）

給產品經理的 AI 學習計畫：4 週掌握提示詞、RAG 與評估，用更專業的指標與產出做出更好的 AI 產品決策。

Lernix AI團隊
2/7/2026
2 分鐘閱讀

「產品經理學 AI」不是要你變成演算法工程師。

PM 更需要的是：做更好的產品判斷——情境、風險、成功指標、品質。

下面是一套為 PM 設計的 4 週學習計畫。

PM 應該學什麼（以及可以先不學什麼）

優先學

  • 能穩定產出結構化結果的提示詞模式
  • RAG 基礎（AI 如何基於你的文件回答）
  • 評估方法（如何衡量品質，不靠感覺）
  • 安全與合規（上線常見風險）
  • 成本/延遲取捨（為何「最大模型」很貴）

可先跳過

  • 深度數學推導
  • 從零訓練模型
  • 與交付無關的研究議題

產品經理 AI 學習 4 週計畫

第 1 週：AI 產品基礎

  • 定義最重要的 3 個 AI 情境
  • 為每個情境寫一條 JTBD
  • 列出風險（隱私/偏見/幻覺）

**產出：**一頁 AI 功能 Brief。

第 2 週：提示詞與體驗設計

  • 建提示詞模板庫（輸入/限制/輸出結構）
  • 設計錯誤態（不確定時怎麼告知）
  • 決定何時需要追問

**產出：**提示詞規格 + 體驗邊界清單。

第 3 週：面向產品的 RAG

  • 找到「事實來源」文件
  • 定義檢索範圍（允許/禁止）
  • 規劃內容更新（如何維持最新）

**產出：**RAG 內容地圖（來源/負責人/更新節奏）。

第 4 週：評估與上線準備

  • 定義品質指標（有用/正確/可追溯）
  • 建測試集（20 條示例）
  • 設定上線門檻與監控方案

**產出：**評估表 + 上線檢查清單。

一組白話詞彙（會議不再卡）

  • **幻覺：**看似自信但沒有證據的輸出
  • **Grounding：**答案必須依賴允許的來源
  • **RAG：**先檢索，再生成
  • **測試集：**可重用的提示 + 期望結果集合

用現有材料學得更快

PM 平常已經讀很多：PRD、研究筆記、客服工單、競品資料。

把它們變成學習燃料：

  1. 上傳或貼上資料
  2. 生成測驗檢查關鍵概念是否真的理解
  3. 生成閃卡記住常用術語、指標與取捨

這正是 Lernix AI 的價值：把真實產品材料快速轉成結構化學習內容。

最後建議：PM 的 AI 素養會拉開差距

當你能把提示詞、RAG、評估串成一條清晰鏈路，你就能主導更高品質的 AI 討論，也更容易把功能做對、做穩。

從這套 4 週計畫開始，保持產出輕量，讓真實工作決定下一步學什麼。

PM 視角的 AI 功能評分卡（快速判斷是否可做）

  • **使用者價值：**哪個任務變快/變簡單/變得可能？
  • **風險：**隱私、安全、合規、誤用、幻覺、偏見
  • **依據來源：**答案的「事實」從哪來（文件/資料庫/制度）？
  • **品質定義：**用例子定義什麼叫好
  • **成本/延遲：**可接受的反應時間與單位成本
  • **兜底：**不確定時怎麼提示？能不能說「我不知道」？

如果以上說不清楚，通常代表需求還沒成熟。

指標速查：把品質變成可衡量

  • **有用性：**是否解決意圖並可執行？
  • **正確性：**事實/步驟是否可靠？
  • **可追溯：**是否能對應允許來源？
  • **一致性：**同樣輸入是否穩定？
  • **價值時間：**使用者多久拿到結果？
  • **人工升級率：**多少情況需要人工接手？
  • **單任務成本：**模型/檢索/基礎設施成本

超輕量評估模板（建議用試算表）

  • Prompt（問題）
  • Context/Source（若是 RAG）
  • 期望特徵（應包含什麼，不求逐字）
  • 失敗模式（幻覺/漏步驟/合規風險）
  • 分數（1–5）+ 備註

只要有 20 條樣例，就能做版本對比，避免靠感覺上線。

示例：用 PRD/政策文件把學習變成可驗證

挑一份 PRD 或制度文件：

  1. 生成結構化摘要（標題 + 要點）
  2. 生成 15 題測驗檢查理解
  3. 把常用術語/指標/限制做成閃卡
  4. 用小評估集回測：是否能只基於允許來源回答？

這樣學到的是你工作最常用的「產品 AI 素養」。

FAQ

Q：PM 需要懂訓練模型嗎？
不需要先懂。先把用例、來源、評估、體驗做扎實更重要。

Q：最常見的 PM 坑是什麼？
跳過評估。不能量化就不能迭代，只能陷入爭論。

Q：降低幻覺最簡單的方法？
RAG 綁定允許來源、要求引用、允許不確定時回覆「不知道」。

PM 常用提示詞庫（直接提升產出）

把「產品經理學 AI」變成生產力，最快的方法是做一套可重用提示詞庫。下面這些可以直接套用：

  • PRD 結構化：「把這段 PRD 改寫為：目標/非目標/限制/依賴/成功指標/開放問題。」
  • 風險掃描：「列出隱私、安全、合規、誤用、幻覺風險，並給出緩解方案與監控信號。」
  • 指標建議：「為有用性/正確性/可追溯/一致性提出指標與量測方式。」
  • 體驗邊界：「列出歧義與誤用情境，提供追問策略與錯誤態文案。」
  • 評估集生成：「生成 20 條真實問題作為測試集，寫出期望特徵與失敗模式。」

上線前最小檢查清單（建議貼在 PRD）

  • 是否定義允許資料來源與禁止範圍？
  • 是否支援引用與可追溯（至少能說明依據）？
  • 是否有不確定時的策略（追問/拒答/轉人工）？
  • 是否有 20 條以上樣例做回歸測試？
  • 是否設定成本與延遲上限？

把這些做完整，你的 AI 功能會更像可控系統，而不是不可預測的黑盒。

會議用提問清單（讓討論不再空轉）

當你要跟工程、法務、客服或銷售討論 AI 功能時，用這些問題快速對齊：

  • 這個功能的主要使用者是誰？他們要完成的任務是什麼？
  • 我們允許 AI 使用哪些資料來源？哪些資料一律禁止？
  • 若答案沒有足夠依據，系統要追問、拒答，還是轉人工？
  • 我們要怎麼定義“可靠”？是否有可重現的測試集？
  • 上線後要監控什麼？若品質下降要怎麼回滾或降級？

把問題問清楚，AI 方案就會從“想像”變成“可落地的產品設計”。