PRD: [产品名称]

元数据	内容
文档状态	[草稿 / 评审中 / 已定稿]
版本号	v[0.1.0]
作者	[姓名]
创建日期	[YYYY-MM-DD]
最后更新	[YYYY-MM-DD]

1. 产品概述

1.1 定位与愿景

[用 3-5 句话描述产品定位。例如：本产品是一个面向[目标用户]的 AI SaaS 平台，通过调用[基础模型]实现[核心功能]，帮助用户在[使用场景]中提升效率。]

1.2 目标用户

主要用户：[如：中小企业的产品经理、运营人员]
次要用户：[如：开发者、数据分析师]
决策者：[如：CTO、产品总监]

1.3 用户痛点

[痛点 1：例如现有工具缺乏智能辅助，手动操作耗时]
[痛点 2：例如跨平台数据无法打通]
[痛点 3：例如推理响应慢，影响用户体验]

1.4 成功指标 (OKR)

指标	目标值	测量方式
[指标 1]	[如：日活用户 ≥ X]	[如：企业后台统计]
[指标 2]	[如：用户留存率 ≥ X%]	[如：GA / Mixpanel]
[指标 3]	[如：TTC(端到端延迟) ≤ X ms]	[如：APM 监控]
[指标 4]	[如：API 调用成功率 ≥ 99.X%]	[如：日志分析]

2. 核心功能需求

2.1 功能清单

F1：[功能名称]

优先级：P0 / P1 / P2
描述：[详细描述功能行为]
用户故事：
作为[用户角色]，我希望[执行动作]，以便[获得价值]。
验收标准：
1. [条件 1]
2. [条件 2]
3. [条件 3]
UI/UX 备注：[交互原型参考、设计稿链接]

F2：[功能名称]

优先级：P0 / P1 / P2
描述：[详细描述功能行为]
用户故事：
作为[用户角色]，我希望[执行动作]，以便[获得价值]。
验收标准：
1. [条件 1]
2. [条件 2]
3. [条件 3]

3. AI/模型选型策略

3.1 模型选择矩阵

场景	推荐模型	备选模型	选型理由
[场景 1：如文本生成]	[如：GPT-4o / Claude 3.5]	[如：Gemini 2.0]	[如：推理质量最高、生态成熟]
[场景 2：如意图分类]	[如：微调后的 LLaMA 3 8B]	[如：BERT-base]	[如：低延迟、成本可控]
[场景 3：如图像理解]	[如：GPT-4V / Claude 3 Vision]	[如：Qwen-VL]	[如：多模态能力满足需求]

3.2 模型部署方式

云端推理：[是/否]，提供商：[如：OpenAI API / Azure OpenAI / AWS Bedrock]
私有化部署：[是/否]，部署方案：[如：vLLM + H100 集群 / Ollama]
混合部署策略：[如：核心高敏场景走本地部署，非敏感场景走云端 API]

3.3 推理成本预算

项目	预估成本
单个请求平均 Token 消耗	[如：Prompt: 2K tokens + Completion: 500 tokens]
每月预估调用量	[如：1,000,000 次]
每月模型 API 费用	[如：¥X,XXX]
自建推理集群成本	[如：¥X,XXX / GPU 月租]
年度预算上限	[如：¥XXX,XXX]

3.4 延迟要求 (SLA)

场景	P50 目标	P99 目标	监控指标
[场景 1]	≤ [X] ms	≤ [Y] ms	[如：LLM TTFT、TPOT]
[场景 2]	≤ [X] ms	≤ [Y] ms	[如：E2E 响应时间]
[场景 3]	≤ [X] ms	≤ [Y] ms	[如：流式首字符延迟]

优化手段：[如：KV Cache / Prompt Cache / Speculative Decoding / 量化 INT4]

4. 数据隐私与安全

4.1 数据分类

数据类别	示例	敏感等级	处理方式
[类 1]	[如：用户输入文本]	[高/中/低]	[如：传输加密 + 静态度量加密]
[类 2]	[如：企业知识库文档]	[高/中/低]	[如：RBAC 权限控制]

4.2 合规要求

[x] 数据不用于模型训练：在 API 调用中配置 [如：privacy_mode=true] 确保用户数据不进入训练集
[x] 数据驻留：数据存储区域为 [如：中国大陆（阿里云）]，符合 [如：《个人信息保护法》]
[x] 合规认证：目标认证 [如：SOC 2 / ISO 27001 / 等保三级]
[ ] 数据脱敏：[描述脱敏策略，如：在 Prompt 中自动过滤手机号、身份证等 PII 信息]

4.3 用户数据使用条款

[条款 1：如用户数据仅用于本次对话的推理，不做持久化存储]
[条款 2：如企业用户可选择开启数据日志用于质量改进]
[条款 3：如用户可在控制台一键删除所有历史数据]

5. A/B 测试策略

5.1 测试计划

实验名称	变量	对照组	实验组	样本量	时长
[实验 1]	[如：模型版本]	[如：GPT-4o]	[如：GPT-4.1]	[如：5% 流量]	[如：2 周]
[实验 2]	[如：Prompt 模板]	[如：原始 Prompt]	[如：优化后 Prompt]	[如：10% 流量]	[如：1 周]

5.2 评估指标

指标类别	具体指标	最小可检测效应
质量	[如：BLEU / ROUGE-L / 人工评分 4.0+]	[如：+5%]
体验	[如：用户满意度评分 (CSAT)]	[如：+0.2]
商业	[如：转化率 / 付费率]	[如：+3%]
成本	[如：单次成本 / Token 消耗]	[如：-10%]

5.3 回滚机制

[条件 1：如实验组 P99 延迟超过基线 30%，自动回滚]
[条件 2：如错误率 > 5%，自动回滚]
[条件 3：如负面用户反馈超过 X 条，人工评估是否回滚]

6. 非功能需求

6.1 性能

并发支持：支持 [X] 并发用户
吞吐量：≥ [X] QPS (每秒查询数)
可用性 SLA：≥ 99.[X]%

6.2 可扩展性

水平扩展：通过 [如：K8s HPA / 无服务器架构] 自动扩缩容
模型升级：支持无缝切换模型版本，灰度发布

6.3 可观测性

日志：[如：结构化日志 + ELK / Loki]
监控：[如：Prometheus + Grafana 仪表盘]
告警：[如：PagerDuty / 飞书机器人告警]

6.4 成本控制

预算：月度 API 调用预算 ¥[X]，超预算 80% 触发告警
优化：[如：使用 Batch API 降本 / 小模型兜底 / 缓存策略]

7. 实施路线图

里程碑	时间	交付物	负责人
M1：MVP	YYYY-MM-DD	[如：核心功能的命令行 Demo]	[姓名]
M2：内测	YYYY-MM-DD	[如：Web 端 Beta 版本，支持 X 用户]	[姓名]
M3：公测	YYYY-MM-DD	[如：开放注册，支持 Y 场景]	[姓名]
M4：GA	YYYY-MM-DD	[如：正式商业化上线]	[姓名]

8. 风险与缓解措施

风险	概率	影响	缓解措施
[风险 1：模型效果不达预期]	[高/中/低]	[高/中/低]	[如：准备多模型备选方案，预留 Prompt 工程优化预算]
[风险 2：推理成本超预算]	[高/中/低]	[高/中/低]	[如：设置成本上限，引入缓存和模型蒸馏]
[风险 3：数据合规风险]	[高/中/低]	[高/中/低]	[如：聘请外部审计、前置法务评审]

9. 附录

9.1 参考文档

[相关文档 1 标题]：链接
[相关文档 2 标题]：链接

9.2 术语表

术语	定义
[术语 1]	[定义]
[术语 2]	[定义]

9.3 变更日志

版本	日期	变更内容	作者
v0.1.0	YYYY-MM-DD	初稿创建	[姓名]