1.【自我介绍】同学你好，请先介绍一下自己吧。

回答：我从教育背景、实习经历、项目经历和自我评价四个部分向面试官进行介绍。

2.【项目介绍】介绍一下你在xx的项目。

回答：好的面试官，那我从背景、目标、动作和结果四个方面来回答。

背景：当时的背景是，xx主推的通用AI医生产品在上线大约半年后，整体业务大盘出现了一个增长疲态，包括新增用户量、整体转化率以及转化金额这几个核心数据都陷入了瓶颈期。

目标：面对这种情况，我们这个项目的核心目标非常明确：寻找全新的、高潜力的垂直场景，以此来打破现有的业务天花板，重新拉升整体的新增与转化指标。

动作：为了达成这个目标，我主要从场景挖掘、模型调优和前端曝光三个维度推进了落地：

【用户侧：通过模型误用数据精准挖掘垂直需求】我们没有盲目猜想，而是去深挖了通用AI医生的误用数据。我敏锐地发现，在半年时间内，用户关于宠物相关的误用提问激增了约xx万次，对整体模型调用量的贡献达到了xx%左右。随后，我将这一洞察与xx主站的宠物品类数据进行了交叉验证，确认了这是一个极具潜力的增量市场，从而敲定了AI宠物医生的孵化方向。

【模型侧：主导语料构建与思维链设计】为了让AI能专业地看宠物病，我重点做了两件事。第一，构建了四类专属的QA对去对大模型进行LoRA微调，这四类包括：基础问诊、行为表现问诊、品种特性问诊，以及关键的红线/安全指标问诊。第二，基于这些QA，我为模型设计了三个不同深度的思维链（划分为基础问诊、红线问诊及其他），以此来保证AI诊断的逻辑深度和医疗安全性。

【功能侧：全链路布局提升场景曝光】在产品前端，我推动了两个核心入口的上线。一是利用核心流量位，在看病买药首页直接上线了AI宠物医生的金刚位专属入口；二是采取了场景触发策略，当用户在平台搜索宠物相关商品时，我们会动态透出问宠医的引导按钮，在用户最具诉求的场景下进行精准的流量拦截。

结果：通过这三个核心动作的落地，AI宠物医生上线后成功承接了这部分庞大且未被满足的用户需求。产品的全链路曝光量增加xx%，最终有效拉升了平台的新增用户量、用户转化率以及最终的转化金额，成功帮助整个AI产品线突破了当时的业务瓶颈。

3.【项目细节】在对模型进行微调时，你提到构建了四类QA作为训练集。请问这具体是哪四类？可以分别举例说明一下吗？

回答：我们在构建训练语料时，为了确保AI宠物医生既能覆盖用户的日常诉求，又能守住医疗安全的底线，重点梳理了以下四类QA对来进行模型的微调：

【第一类：基础疾病问诊】主要针对宠物常见的生理疾病和用药指导。比如用户常问的场景：我的猫最近经常打喷嚏，好像感冒了，我应该给它用什么药？

【第二类：异常行为判断】主要针对宠物日常行为习惯的分析与纠正。比如用户会求助：我的猫最近突然不喜欢去猫砂盆里大小便了，是怎么回事？

【第三类：特定品种评估】考虑到不同品种的宠物存在特殊的生理结构或遗传病，我们专门做了差异化处理。比如针对折耳猫这类特殊品种，模型在进行行为或健康判断时，会调用一套独立的、更符合该品种特性的评估依据。

【第四类：红线与紧急情况处理】这是最关键的一类，决定了AI问诊的边界。比如当用户输入我的狗刚刚吃了巧克力时，模型必须具备极高的敏锐度，识别出这属于危及生命的紧急情况。此时，模型会触发红线机制，停止继续进行AI问诊，并强提醒用户情况紧急，请立即带宠物前往线下医院就医。

4.【项目细节】你提到当时通用AI医生的业务遇到了增长瓶颈，后来是通过数据分析挖掘出了宠物问诊这个新赛道。我想了解一下，你当时具体是通过哪些核心数据指标，来判断宠物赛道是一个值得去做的可行方向的？

回答：在寻找新的业务破局点时，我们没有凭空去设想，而是选择回归到产品底层的实际交互数据中寻找线索。具体来说，我是通过以下三个关键的数据维度和步骤来做出判断的：

第一步：排查模型误用量，定位真实的未满足需求。当时为了弄清楚增长疲软的原因，我们需要确认到底是模型的回答不准，还是没有覆盖到用户的真实痛点。因此，我重点去下钻分析了模型的误用量数据。正是在这批异常池里，我寻找到了新的业务增量。

第二步：锁定宠物问诊的两大核心激增数据。在盘点误用数据时，我敏锐地捕捉到了关于宠物健康类的两个显著异动指标：一是绝对值的激增，在半年时间内，用户把通用AI医生当成兽医来提问的次数增加了约xx万次；二是人群占比的拉升，询问宠物相关问题的用户大盘占比从xx%跃升到了xx%。这两个指标明确反映出，用户在宠物医疗方面存在着巨大且迫切的需求。

第三步：结合xx主站数据进行交叉验证。为了确认这个赛道的整体商业价值，仅看单一AI产品的数据是不够的。因此，我后续又与xx主站大平台的宠物品类消费数据进行了交叉验证。当两者的数据趋势能够相互印证时，不仅证明了这批潜在用户的真实存在，更确认了其后续的商业转化潜力，从而最终拍板了宠物AI医生的孵化方向。

5.【项目细节】宠物医疗同样会涉及到非常严苛的安全门槛和风险管控问题，请问你当时在产品侧是如何设计和落地相关风控机制的？

回答：医疗安全确实是我们做这个项目的绝对底线。因为我们在上线AI宠物医生之前，原有的通用AI医生已经具备了一套基础的安全框架，所以我主要是针对宠物场景的特殊性，在产品层面叠加了两层核心的风控兜底机制：

第一层：通过微调划定宠物急症红线，实施AI强阻断。在进行模型LoRA微调时，我专门针对宠物的边缘问题和高危场景设置了严格的红线策略。一旦系统识别到用户描述命中了这些高危情况，AI就会立刻停止输出任何具体的用药或治疗建议，转而强制输出红线话术，强烈建议用户情况紧急，请立即前往线下宠物医院就医。

第二层：搭建AI转真人的顺滑承接链路，提供专业兜底。考虑到用户在面对宠物急症时往往非常焦虑，仅仅做阻断体验是不够的。所以我们在触发红线拦截的同时，在前端顺势透出了一个转接xx在线真人宠物医生的快捷按钮。这样不仅巧妙地规避了AI诊疗的合规与安全风险，还通过服务分流，为用户提供了更专业的真人兜底方案，同时也反哺了xx健康的真人问诊业务。

6.【项目细节】假设现在让你从行业视角出发，从0到1去主导做一款专门针对宠物健康管理的独立APP或小程序，你认为它至少需要包含哪些最核心的功能模块？

回答：如果由我来构思一款独立的宠物健康管理产品，我会沿着用户的问诊全链路以及平台的商业化闭环来进行架构拆解。我认为至少需要包含以下四个核心模块：

【第一：多模态的交互与输入模块】这是用户与平台建立连接的第一步。为了降低使用门槛，这里不仅需要常规的文字输入框，还应该提供语音输入甚至图片/视频上传的入口，从而为后续的AI问诊或真人问诊提供最基础的数据源接入端口。

【第二：症状引导与分诊模块】因为宠物无法开口说话，主人往往很难准确描述病因。所以这个模块非常关键，产品需要通过结构化的问卷、动态交互或AI多轮对话，去一步步引导用户细化症状表述，完成精准的病因筛查和预分诊。

【第三：核心诊疗与方案模块】在明确症状后，系统需要给出准确的诊断结果，并输出配套的解决方案。这个模块必须包含详细的用药推荐、剂量说明、疗程安排以及后续的日常护理注意事项等，这是体现产品医疗专业度和建立用户信任的核心部分。

【第四：购药转化与服务模块】对于一款成熟的APP而言，走完问诊链路是不够的，还需要解决商业转化问题。因此，最后必须要有一个承接购药的电商模块，让用户能直接在平台内一键下单处方药或保健品，以此来完成从健康咨询到商品交易的完整商业闭环。

7.【开放题】在你这几段实习经历中，有没有经历过某一个项目或者是任务，彻底推翻或重塑了你之前对于如何做好一个产品经理的认知？

回答：确实有，这段经历主要发生在我做AI产品实习的阶段，它极大程度地重塑了我对产品逻辑的底层认知。具体来说，是完成了一次从纯粹的需求驱动到需求与模型双向奔赴的思维转变。

【过去的认知：聚焦应用层与用户需求】在做传统互联网产品时，我的核心认知是：只要我足够了解用户需求，把前端交互体验做好，把业务链路理顺，就是一个合格的产品经理。那个阶段，我更多是充当用户与研发之间的需求翻译官。

【认知的重塑：必须深入大模型的底层逻辑】但在深度接触并负责AI产品后，我发现传统的那套打法不够用了。我深刻意识到，做AI产品，如果我不懂底层的模型逻辑，就根本无法满足用户的诉求。我不能只停留在应用层，我必须去了解大模型是怎么运行的、它的能力边界在哪里。

【认知的落地落地：从设计功能到调教模型】这种认知的转变直接体现在了我的工作方式上。我发现自己需要花大量的精力去思考：如何构建高质量的训练语料？如何通过策略和微调去教育模型，让它的输出习惯无限逼近我们用户的真实需求？