AI 产品经理学习路线图（AI PM Learning Roadmap）

1. 基础概念（Basic Concepts）

• 机器学习核心类型：监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习
• 架构：神经网络、Transformer、LLM（大语言模型）等
• 模型常见类型：LLM、LCM、MoE、VLM、SLM、MLM、SAM
• 推荐资源：
  • WTF is AI Product Manager
  • LLM Visualization

2. 提示工程（Prompt Engineering）

• 课程与资源：
  • GPT-4.1 提示指南
  • Anthropic Prompt Engineering
  • Claude 系统提示
  • Prompt Engineering by Google
  • Anthropic Prompt Generator / Prompt Library / Prompting Course
• 常用技巧：
  • 思维链（CoT）、角色、示例
  • 分步推理、约束条件
  • 链式提示、自主性、反思、XML/JSON结构、持久化

3. 微调（Fine-Tuning）

• 方法：监督微调（SFT）、偏好微调（DPO）
• 主流工具：
  • OpenAI Platform
  • Hugging Face AutoTrain
  • LLaMA-Factory
• 关键指标：训练损失、训练准确率、验证损失、验证准确率
• 常见术语：训练集、验证集、Epoch、Batch size、Learning rate、DPO的Beta参数

4. 检索增强生成（RAG）

• 向量数据库：Weaviate、Pinecone、Qdrant
• 文档数据库：OpenSearch、Elastic、MongoDB
• 知识图谱：Weaviate、neo4j
• 用法区分：向量库用于相似度检索，文档库用于全文与元数据存储。

5. AI Agents 及智能体工作流

• 平台/框架：n8n、zapier、crewAI、make、LangChain、Lindy、LAMINI、LlamaIndex、AutoGen 等
• 常用技术：工具集成（Tool use）、多代理协作（MCP、A2A）、RAG、Agent架构
• 实用报告：Google Agent Companion、Anthropic Building Agents、IBM Agentic Process Automation

6. AI 原型与搭建（AI Prototyping & Building）

• 零代码工具：Lovable、Bolt、Databutton、Firebase Studio 等
• 集成开发环境：Replit、v0、Windsurf、Cursor
• 其他辅助：Jules、Codex、GitHub Copilot
• 基础设施：supabase、firebase、clerk、GitHub、OpenRouter、PromptLayer、ElevenLabs等

7. 主流大模型（Foundational Models）

• Claude、DeepSeek、Llama、Grok、ChatGPT、Qwen3、Mistral、Gemini 等

8. AI 评估系统（AI Evaluation Systems）

• 评价闭环：单元测试、LLM Judge、误差分析、TNR、TPR、人工评测、模型评测、A/B测试、训练/开发测试
• Mastering AI Evals: 免费PM全流程指南

9. 其他推荐资源（Other Resources）

• AI PRD 模板（OpenAI）
• 生成式AI资料集合（GitHub）
• ChatLLM(abacus.ai) 所有LLMs订阅集合
• Anthropic MCP Servers
• 微软markdown工具

建议：
按路线从基础到实操逐步学习，每一阶段多结合真实产品场景、动手体验和复盘。祝你成为AI时代的新一代产品经理！