连飞猪都来学的AI系统：30天从外部AI到私有化+RAG
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来源：人人都是产品经理发布时间待核实
这篇写给同行产品经理：不堆技术名词，只讲一个 AI 功能从"能用"到"可控、可验证、可规模化"过程中，我作为 PM 做了哪些判断、踩了哪些坑、沉淀了哪些可复用的方法论。 一、项目缘起：一个已经”好用”的系统，为什么只动其中一个功能 过去大半年，我主导搭了一套跑在业务里的文旅 OTA AI 系统：它接渠道运营的日常操作（开关班、调价）、做竞品价格分析、做数据分析，原来几个小时的重复活儿，现在几秒干完。它一直在线跑、团队高频依赖，整体是稳的——这一点必须先说清楚：这次升级不是给“烂系统”打补丁，而是给“已上线、已创造价值”的系统做增量增强。 系统里有一个叫”AI 运营助手专员”的子功能：运营同学用大白话问它”把抖音明天的上海博物馆库存全部关闭””明天全渠道的青铜博物馆均上调10%””xxxx订单客户电话申请了退款，给他全额退款”，它负责自然语言作答。这个专员最早是接外部公有云 AI 接口跑的——能用，但它处在业务决策链路的”回答出口”上，一旦答偏，运营会拿着错误信息去改价、去承诺客户，风险被直接放大。 作为产品经理，我对”要不要动它、动到什么程度”做了一次范围判断： 不重构：核心系统是稳的…