文科生在 AI 产品运营岗实习总结

最近两周学会的：了解什么是 benchmark，怎么做测评集数据。写 prompt 给模型生成的答案打分。学会了怎么排查一些基础的agent bug。看用户负反馈，先看调用链路，再看输入输出，最后怀疑人生。记录一些新思考：
1️⃣ 别怕问问题

首先摸清楚究竟应该做什么，哪些事情的优先级更高。如果搞不清楚可以问 mentor，了解具体情况。把一些基础的概念理清楚，后续会少犯错。可以在便签上记一下哪些业务找哪些负责人，这样协作起来会更高效。还有一个 i 人地狱的行为，就是我发现如果协作方没回消息可以直接去他座位上找他，沟通效果会更好。啊啊啊啊我虽然是 e 人，但是这种场合真的会变成 i 人。

2️⃣ 建立术语词典

把每天听到的新词记下来，不用追求技术深度，但要理解业务含义。比如虽然不懂搜索调用了哪些技术，但要清楚为什么这么做。

最近发现一些反馈是用户觉得搜索时效性差，反推逻辑是：模型不能在每次用户提问的时候都开搜索，这样会浪费一些算力资源，所以需要在前置开个意图判断的小模型预判用户问题需不需要搜索，简单问题直接让大模型回答，只有涉及实时信息、专业知识或不确定内容时才调用昂贵的搜索功能，节省搜索成本，并且提高回答速度。后续可以记录这些 case 做优化。

3️⃣写 bug 日记

每遇到一个bug，不要只满足于解决，要记录下来：现象是什么、原因是什么、排查路径是什么、怎么避免的。有相似情况就不用找开发去再排查，一些简单的 case 也能自己 debug。

4️⃣找到自己的价值

刚开始会感觉有些无法融入，周围人说话有点像听天书。全是做技术的，做模型产品运营和功能产品运营不太一样。公司的产品就是模型，所以很多事情就是在做模型本身的优化，要学很多东西。后面也逐渐觉得，虽然文科生没有技术背景，但是也能做用户洞察，做创意策划。保持对人的好奇、对故事的敏感、对体验细节的执着，这些也是很稀缺的能力。
0经验的同学可以试试先做一段普通产品运营岗慢慢转。找那种急招或者招人比较多的实习；还有一种方法是在传统业务中做一些 AI 工作，在简历里强调这段经历。 #掌握什么AI技能，会为你的求职大大加分#