无需 ML 团队为 SaaS 添加 AI 功能

你的竞争对手刚上线了"AI 驱动"搜索。你的董事会在询问 AI 路线图。客户在每次反馈调查中都在要求 AI 功能。

你有产品经理、前端开发、后端工程师，可能还有一个数据分析师。你没有 ML 团队。以每个 ML 工程师 20-35 万美元的成本去招聘在你验证 AI 功能确实推动了指标之前没有意义。

大多数 SaaS 团队走的路径是：接入 OpenAI API → 低量时效果很好 → 成本随用户增长从 $12/月增至 $3,000/月 → 费力优化，触及提示工程天花板 → 要么承受利润损失，要么移除功能。

有更好的路径：用你产品自己的数据微调小模型，以固定成本部署，上线真正可扩展的 AI 功能。

任何 SaaS 都能上线的五个 AI 功能

1. 智能搜索

用户用自然语言搜索，获得相关结果。微调获胜是因为你的搜索模型需要理解你的产品数据模型、字段名和用户词汇。

2. 自动分类

自动分类传入项目。微调模型在特定领域分类上达到 94% 准确率，而带提示的 GPT-4 为 71%。

3. 内容生成

生成产品特定内容——邮件草稿、报告摘要、模板建议。微调模型生成听起来像是由使用你产品的人写的内容。

4. 支持自动回复

自动起草或发送常见支持查询的回复。微调模型达到 87% 自动解决率，而 RAG 聊天机器人在相同支持查询上为 34%。

5. 数据提取/解析

从非结构化输入中提取结构化数据。微调以实现一致的 JSON 输出消除了困扰提示工程提取的格式错误。

实施工作流

1. 选择一个功能 — 需求最高、训练数据最清晰、成功指标最可衡量的
2. 构建训练数据集 — 导出 200-500 个示例为 JSONL
3. 在 Ertas 上微调 — 无需 Python、YAML 或 CLI
4. 评估 — 与当前方法和通用模型比较准确率
5. 部署到 API 后面 — 导出为 GGUF，通过 Ollama 部署
6. 监控和迭代 — 追踪准确率，收集失败案例，定期重新训练

重要的成本比较

"~$0"意味着模型在你拥有或以固定月成本租用的硬件上运行。

你不需要 ML 团队来上线 AI 功能。你需要你产品自己的数据和一个为你处理 ML 复杂性的微调平台。