产品经理面经
按实际面试轮次整理的问题清单
一面
- 你做的AI项目中,模型从POC到线上,精度掉了多少?怎么处理的?
拆解gap来源训练/测试分布偏移、线上数据噪声、推理截断。做了A/B分流+渐进放量，同步建立线上badcase回流pipeline持续迭代
- 你怎么定义一个AI功能的上线标准?仅看准确率够吗?
不够。我用四维验收框架:精度指标(P/R/F1)、延迟SLA、用户体感(人工评测+满意度)、异常兜底覆盖率。四项全达标才算可发布
- 算法团队说"数据不够效果上不去",你怎么推?
先验证是真缺还是质量差—拉采样分析，确认是标注一致性问题还是覆盖度问题。如果真缺，给出ROI量化方案：采集成本vs效果提升预期，拿数据说服资源方
- 项目中遇到模型幻觉导致线上事故,你怎么做事后复盘?
5-Why根因分析→补充护栏(输出校验层+规则兜底+置信度阈值)→建立幻觉case库定期回归→写入SOP防止复发
- 项目中曾因模型幻觉引发线上事故,你会如何进行事后复盘?
- RAG和Fine-tune你怎么选?给个决策框架
看三个维度知识更新频率(高选RAG)、领域专业深度(深选FT)、成本预算(低选RAG)。实际中多数场景用RAG+轻量FT组合，RAG管时效性，FT管专业表达风格
- Agent架构落地B端,你认为最大的工程挑战是什么?
三个：①多步决策的可观测性(用户看不懂agent在干嘛)②工具调用的幂等性和失败重试③端到端延迟爆炸——我的解法是拆长链为子任务+流式反馈+可中断设计
- 大模型推理成本怎么控制?你有什么实战经验?
分级策略简单query走小模型/规则，复杂的才走大模型。加语义缓存命中率能到30%+。Prompt精简、输出长度限制、batch推理，综合降本60%以上
- 你怎么评估一个LLM应用的用户留存?跟传统产品有替么区剔
看功能完成率，LLM应用核心看"解决率"和"二次求助率"。用户完成对话≠问题解决了，要追踪后续行为有没有转人工、有没有重复提问
- 你会如何评估 LLM 应用的用户留存?它与传统产品的留存评估有什么区别?
- B端AI产品怎么定价?客户说'效果不确定不愿付费'怎么办?
两招:①设计效果对赌机制按实际提效比例阶梯收费，降低决策门槛②提供免费诊断期，用客户自己的数据跑出ROI再谈商务
- 做一个AI功能,业务方说'全都要',资源只够做一个,怎么砍需求?
不是砍需求是排序+证伪。拉出所有需求按"用户覆盖量×问题严重度×技术可行性"打分，分数最低的不是砍了而是推迟验证，让数据帮你说话
- 你怎么看Copilot模式和Agent模式的产品边界?
核心区分—用户是否愿意交出决策控制权。高风险场景(合同/财务)用Copilot辅助人决策，低风险高频场景(日程/数据清洗)可以全托管Agent。关键是给用户可感知的"紧急刹车"
- MCP协议和Function Calling对产品设计有什么影响?
MCP让模型能力变成可组合的插件生态，产品设计从"我提供什么功能"转向"我接入什么工具"。PM要做的是定义工具注册标准、权限管控和调用链路的用户可见性
- 如果让你从0到1设计一个企业知识库产品,第一个月做什么?
不急着做产品，先做三件事：①跟5-10个目标客户做知识管理现状访谈②拿一个内部场景做最小RAG原型验证召回质量③明确核心差异化是检索精度、权限管控还是多模态—选一个打穿
- 目前团队在探索Multi-Agent还是单Agent深耕?产品核心指标是客户续约率还是使用深度?最近半年最大的技术瓶颈是什么?
面试官详细回答了，能感受到团队在Agent方向有重投入
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