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对话即洞察:AIPM 如何重构非结构化数据的分析范式?

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当AI产品的交互从GUI转向LUI,传统漏斗模型正面临全面失效。一位独立开发者通过500用户产品的真实案例,揭示了会话时长暴涨背后的『数据陷阱』——用户停留越久可能意味着体验越糟。本文深度拆解AI时代的数据分析困局,并提出重构评估体系的『数据洋葱模型』,为AIPM提供从SRR指标到意图聚类的实战方法论。
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用户意图识别与关键词提取 Prompt 设计方法论(上)

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Prompt 设计远非简单的语言拼凑,而是一项需要工程化思维的精密工作。本文揭秘了一套实战验证的 Prompt 设计方法论,涵盖关键词提取的8大防幻原则、思维链(CoT)的工程化应用,以及如何通过多模型交叉验证来提升泛化能力。从版本管理到结构化输出,这些经过千次测试总结的实战技巧,将帮助你打造出像代码一样严谨的智能对话系统。