做AI产品经理，一定要学会产品拆解。

我发起的每天体验1款App，就是基于自己做产品工作所衍生的。到现在已经有1300人加入这个拆解兴趣小组。

拆解产品的本质是为了让产品经理知道如何做新的功能设计，以及了解新行业下的产品框架与业务知识。

很多产品是为了业务支撑而做的，了解业务最快的方式就是去拆解其系统功能模块。

产品经理，拆解AI模型管理工具

利用周末时间，我独自部署了Deepseek，但由于电脑配置，我只有16GB的内存，选择了8B模型。

当然现在有清华大学的Ktransformer，24GB显存也可以完成R1的全量模型。

在部署成功后，就有曾经腾讯的朋友评论，这和腾讯的IMA长得很像，实际上这并不是腾讯最近在推出的IMA。

同行业的产品，几乎都长得一样

如你有经常做AI模型产品管理工具，你就可以发现，大家几乎都是一样的功能，才会让我这位朋友看起来像IMA。

而今天要分享的6款产品，就是AI模型管理工具代表产品，你完成他们6款产品的婵姐，我相信你就成为了一个精通的AI产品经理。

如果你能够把他们的源代码下载下来，自己部署还上线了，那么你应该是全球数一数二的AI产品经理了。

AI模型管理平台，几乎是最纯正的AI产品

他们考虑了模型的参数特点、幻觉短板，打造了一个让用户可以更快使用AI并且灵活高效的满足个性化需求的管理平台。

能够把这几款产品用会，然后做系统性的拆解，那么你做一款好用的AI产品就非常容易了。

而我们做AI产品经理，就借鉴这6款的AI模型管理工具的交互、功能操作、页面、甚至有开源的，直接使用它们的源代码就可以迅速完成自己的AI产品研发、管理以及二次优化了。

而下面我梳理的这6款AI管理工具是现在较为主流的， 我相信你能够快速定位相关AI参数、完成和自己的产品系统（以飞书、企业微信为例）进行集成。

1.Anything LLMA

这款平台也是我搭建的Deepseek所使用的模型管理工具，但由于这款工具是面相个人用户，还没有提供二次开发能力

所以要想用API，就比较尴尬了，很难集成到自己的应用系统里。

只能使用个人的本地电脑进行存储，要想实现二次开发与对接其他平台，这个工具平台就比较有限制。

2. CherryStudio

2. 小白友好：CherryStudio 致力于降低技术门槛，零基础用户也能快速上手，让用户专注于工作、学习或者创作。

3. 文档完善：提供详细的使用文档和常见问题处理手册，帮助用户快速解决问题。

4. 持续迭代：项目团队积极响应用户反馈，持续优化功能，确保项目健康发展。

5. 开源与扩展性：支持用户通过开源代码进行定制和扩展，满足个性化需求。

适用场景

• 知识管理与查询：通过本地知识库功能，快速构建和查询专属知识库，适用于研究、教育等领域。

• 多模型对话与创作：支持多模型同时对话，帮助用户快速获取信息或生成内容。

• 翻译与办公自动化：内置翻译助手和文件处理功能，适合需要跨语言交流或文档处理的用户。

• AI 绘画与设计：通过自然语言描述生成图像，满足创意设计需求。

3.RAGFlow

适用场景：

本快速入门指南描述了一个从以下步骤开始的通用流程：

• 启动本地 RAGFlow 服务器

• 创建知识库

• 介入文件解析

• 到基于您的数据集建立 AI 聊天。

要注意他是开源的，可以支持源代码使用并部署

4.MAX KAB

MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。

这款产品支持编排AI工作过程，满足复杂业务场景，这一点就像是给AI若干个任务进行执行，相比前两者的特别。

并且他也是开源的，允许开发者二次源代码使用以及部署。

5.Dify

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

• 创业，快速的将你的 AI 应用创意变成现实，无论成功和失败都需要加速。在真实世界，已经有几十个团队通过 Dify 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。

• 将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。

• 作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。

• 探索 LLM 的能力边界，即使你是一个技术爱好者，通过 Dify 也可以轻松的实践 Prompt 工程和 Agent 技术，在 GPTs 推出以前就已经有超过 60,000 开发者在 Dify 上创建了自己的第一个应用

6.ChatbotBOX

Chatbox 软件有多种用途，但作为一个模型 API 和本地模型的连接工具，其主要功能一直都是完全免费的。近期任何收费教程、付费社群、付费部署捆绑包均与 Chatbox 无关，请用户谨慎辨别

本地数据存储
💾 您的数据保留在您的设备上，确保数据永不丢失并维护您的隐私。

无需部署的安装包📦 通过可下载的安装包快速开始使用，无需复杂设置！

增强型提示功能
💬 高级提示功能，优化和聚焦您的问题以获得更好的回答。

键盘快捷键

使用快捷键提高工作效率，加速您的工作流程。

Markdown、Latex和代码高亮

使用Markdown和Latex格式的强大功能生成消息，并为各种编程语言提供语法高亮，提升可读性和展示效果。

提示库和消息引用

保存和组织提示以便重复使用，并在讨论中引用消息以提供上下文。

流式回复

通过即时、逐步的回复，快速响应您的互动。

人体工学界面和暗黑模式

用户友好的界面，提供夜间模式选项，减少长时间使用时的眼部疲劳。

团队协作

轻松协作，并在团队中共享OpenAI API资源。了解更多

跨平台可用性

Chatbox适用于Windows、Mac和Linux用户。

随时随地使用网页版

在任何带有浏览器的设备上使用网页应用，随时随地使用。

iOS和Android

使用移动应用，将强大功能带到您的指尖，随时随地使用

以上这几个产品经理我建议AI产品经理下载下来

你可以发现拆解这几个产品之后，你几乎就可以从0到1做AI产品经理了，当然在我的AI产品经理训练营我会教你们如何拆解这几类产品，并且将其通用的功能模块罗列出来。

AI模型各种类型，但使用者与用户的场景不会变。

当然我也在我的知识星球里会分享这几款产品的功能拆解，以及它的优势与劣势，你可以扫码报名加入（需要缴纳押金）。

本身工作就要做的产品拆解，现在就更加体系化了。

今天的分享就在这里。

AI产品经理，0基础小白入门指南

作为一个零基础小白，如何做到真正的入局AI产品？

什么才叫真正的入局？

是否懂 AI、是否懂产品经理，是否具备利用大模型去开发应用能力，是否能够对大模型进行调优，将会是决定自己职业前景的重要参数。

你是否遇到这些问题：

1、传统产品经理

• 不懂Al无法对AI产品做出判断，和技术沟通丧失话语权
• 不了解 AI产品经理的工作流程、重点

2、互联网业务负责人/运营

• 对AI焦虑，又不知道怎么落地到业务中想做定制化AI产品并落地创收缺乏实战指导

3、大学生/小白

• 就业难，不懂技术不知如何从事AI产品经理想要进入AI赛道，缺乏职业发展规划，感觉遥不可及

为了帮助开发者打破壁垒，快速了解AI产品经理核心技术原理，学习相关AI产品经理，及大模型技术。从原理出发真正入局AI产品经理。

这里整理了一些AI产品经理学习资料包给大家

📖AI产品经理经典面试八股文
📖大模型RAG经验面试题
📖大模型LLMS面试宝典
📖大模型典型示范应用案例集99个
📖AI产品经理入门书籍
📖生成式AI商业落地白皮书

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

🔥作为AI产品经理，不仅要懂行业发展方向，也要懂AI技术，可以帮助大家：
✅深入了解大语言模型商业应用，快速掌握AI产品技能
✅掌握AI算法原理与未来趋势，提升多模态AI领域工作能力
✅实战案例与技巧分享，避免产品开发弯路

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资料包： 完整版本链接获取

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