课程大纲

模块一：Deep Research高级方法与生产级RAG架构解析

• Deep      Research在产品需求发现中的工业级应用范式： 突破传统局限，利用LLM从海量非结构化、异构的企业内外数据中自动化识别隐性用户痛点、市场空白、技术可行性边界和合规性风险。运用LLM的推理能力，从碎片信息中构建产品问题与解决方案的深层因果关系网，为战略级产品决策提供数据支撑。

• 生产级复杂RAG架构设计与实战： 深入探讨RAG在工业落地的关键挑战，如实时性、高吞吐量、低成本、数据鲜度、事实一致性、可解释性与幻觉控制。

• 高级RAG架构模式的深度剖析： 包含多阶段RAG（Plan-and-Execute，Chain-of-Thought       Retrieval，Re-ranking），混合检索RAG（语义与关键词融合，结构化与非结构化数据统一检索），以及Agentic       RAG与工具调用（LLM作为智能Agent自主选择并编排多种工具）。

• 高性能数据摄取（Data Ingestion）管道： 涵盖实时/准实时数据同步（CDC，流处理），智能分块（Smart Chunking）与内容增强（语义边界、表格结构、图片信息抽取），以及高维向量Embedding的选型与持续更新策略。

• 生产级向量数据库的选型与优化： 考量高并发、海量存储、多租户、性能调优。

• 知识图谱（KG）与大模型深度融合：构建需求洞察的智能基座： 探讨KG在复杂需求工程中的战略价值，提供结构化的事实推理、实体关系校验和逻辑一致性保障。学习LLM辅助KG构建的自动化与质量控制（NER/RE、事件抽取、本体论设计）。深入理解GraphRAG，即KG增强的生产级RAG范式，如何利用KG进行结构化推理和多跳查询，并将其作为额外上下文或验证层融入RAG流程，确保生成需求的逻辑严谨性和事实准确性。

模块二：产品需求文档（PRD）工业级自动化与Human-in-the-Loop设计

• 产品需求文档（PRD）自动化生成的高阶策略与业务融合： 学习LLM如何将高层Deep Research洞察自动解构为史诗、用户故事、功能点，并细化至技术可实现和测试可验证的粒度。掌握自动化需求冲突消解与歧义处理，通过LLM对多源需求进行语义比对、逻辑推理，高亮潜在冲突、冗余和歧义，并提供多维度的解决方案推荐。涵盖基于业务规则的动态需求填充、可配置的PRD模板引擎与合规性生成，以及自动化用例、验收标准与测试场景生成。

• Human-in-the-Loop（HITL）：构建PRD自动化质量保障闭环： 探讨HITL在生产级PRD自动化中的核心价值，即弥补LLM局限性、引入领域专家经验、处理复杂边缘情况，并实现知识和规则的持续沉淀。

• 生产级HITL工作流设计： 学习智能任务路由与优先级调度，设计高效、低认知负荷的交互式审核界面（UI/UX）。

• 主动式澄清机制的AI驱动： 系统主动生成结构化、目标明确的澄清问题，引导用户提供精确反馈。

• 高保真反馈数据捕获与模型迭代： 捕获产品经理对PRD修改的显式与隐式反馈，并作为高质量数据集实时回传用于LLM的持续微调（Fine-tuning）、强化学习（RLHF/DPO），实现PRD生成能力的自适应提升。

• 信任与采纳策略： 通过透明度、可控性和可衡量性，提升团队对自动化PRD的信任度与采纳率。

• 需求流转与文档流程挖掘在PRD管理中的高级应用： 利用流程挖掘技术，从项目管理系统、代码仓库、CI/CD流水线、测试平台等源头抽取事件日志，自动化构建需求从提出到开发、测试、上线的端到端真实流转路径。识别PRD、技术设计文档等关键文档的实际生成、审批、更新模式，发现其中的效率瓶颈、合规性偏差和潜在风险。通过流程挖掘结合LLM，自动化比对PRD与代码、测试用例、用户手册之间的一致性，高亮不一致点并推荐纠正方案。

模块三：智能体运行效果评估与持续改进

• 智能体系统评估的复合框架：从技术指标到业务价值

• 业务价值驱动的评估范式：重点衡量对核心业务指标的实际影响，如需求澄清时间缩短、开发返工率降低、产品上市时间（TTM）加速、需求覆盖度提升等。

• 自动化技术指标：任务完成率、资源效率、自主性水平。

• 输出质量的量化评估：建立专家评估标准（Rubric）、构建黄金标准测试集、A/B测试与偏好排序。

• 智能体性能的持续监控与诊断 (Monitoring & Diagnostics)

• 可观测性系统建设：部署日志、追踪和监控系统，完整捕获智能体的决策路径、工具调用、RAG检索结果和最终输出。

• 失败案例分析：深度剖析失败案例，定位根源问题（检索错误、推理失败、工具调用异常、知识陈旧）。

• 实时性能仪表盘：建立可视化仪表盘，实时追踪核心评估指标，及时发现性能衰退。

• 持续改进的闭环反馈与迭代机制 (Continuous Improvement Loop)

• 数据驱动的反馈循环：自动收集并整合来自HITL系统的专家修正数据、用户隐式反馈、A/B测试结果和线上监控数据。

• 敏捷迭代的关键杠杆：提示工程优化、检索增强优化（RAG Tuning）、模型持续微调（Fine-tuning/DPO）、Agent架构演进。

• 前沿趋势与未来愿景

• 自治型产品工程智能体：展望“虚拟产品经理”、“虚拟架构师”等Agent，推动全流程自动化。

• 多模态与知识编织：探讨多模态大模型（处理UI草图、语音需求）的革新，以及构建企业级知识编织（Knowledge       Fabric）。

• 伦理、偏见与负责任AI：深度探讨算法偏见、数据隐私等问题，并建立相应的治理和缓解机制。