在这篇文章中，作者分享了他们在领英上开发生成式产品的经验。他们通过构建一个基于大语言模型的系统，实现了对用户问题的智能回答。
然而
这个过程并非一帆风顺
他们遇到了许多挑战，包括评估输出质量、调用内部、保持 LINE数据 统一质量等。尽管如此，他们还是取得了显著的成果，并计划继续优化和完善这个产品。 在过去的六个月里，在领英我们的团队一直致力于开发一种新的 驱动的产品体验。我们想重新构想会员们进行求职和浏览专业内容的方式。 生成式人工智能的爆发让我们停下脚步，思考现在能够实现而一年前还无法实现的事情。
我们尝试了许多想法，但都不怎么灵。最终以信息流和招聘启事切入找到了释放强大力量的方法，它可以帮助用户： 总结关键点，例如从帖子中总结要点或了解各个公司的最新动态。 关联不同信息，例如评估自己与某个职位的匹配度。 获取建议，例如改进个人资料或准备面试。
等等…… 那么
这活容易么？哪些进展顺利，哪些不好搞？在生成式人工智能的基 果您喜欢这篇文章请订阅我的时事通讯 础上构建应用其实很麻烦的。我们遇到了一堆难题。 端产品经理的能力模型与学习提升 端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 … 查看详情 > 我们希望揭开这活的的神秘面纱，分享具体哪些部分好搞，哪些部分不好搞，以及接下来还需要搞定什么。
个真实场景来
展示这个系统是如何工作的。 智能体产品案例深度思考和分享（全球顶 bw 列表 级公司实践细节，做智能体必读） 想象一下，你正在浏览领英的动态，偶然发现了一篇关于产品设计中确保残障人士可访问性（注:就是那种系统里可以把字体放大好多倍的功能）的有趣帖子。在帖子旁边，你看到了几个入门问题，以便你更深入地了解这个主题。你感到好奇，点击了“有哪些例子说明确保残障人士可访问性可以推动科技公司的商业价值？” 这时候，在幕后发生了以下事情： 选择合适的智能体：这是一切的原点。我们的系统接收你的问题，并决定哪个智能体最适合处理它。
