别在产品需求里盲目堆砌 AI 功能

看现在的各种产品路线图，几乎清一色的“接入 LLM”，但我见过太多这种功能上线半年就因为没用而被砍掉的。这事儿本质上不是模型能力的问题，而是产品判断力缺失，很多人为了蹭热度强行缝合，结果连用户实际痛点都没摸透。要是用户面对的是空白输入框或者一堆乱七八糟的非结构化文档，那靠 AI 做草稿、做总结、做字段提取确实是刚需；但如果一个逻辑用正则或者 SQL 就能跑通，或者业务场景要求 100% 精确，你非要上大模型，那纯粹是在浪费算力和增加延迟。落地的时候我也建议先从优化 Prompt 入手，这成本最低。如果涉及到私有数据，直接走 RAG 方案，在数据库里用 pgvector 做向量检索就行，没必要上来就烧钱搞微调，除非你对输出格式有那种变态级别的要求。说白了，一个靠谱的开发者得有这种定力：在 AI 项目里敢于拍板说“这块儿其实不需要 AI”。