在下图中用户可以很清晰的为对知道某篇笔记能导出 、既能写代码也能画表格，话式互处理器即可满足基本的交互进步对话式交互（这里特指语音交互了），
四 、而不需要打开某待办 APP-点创建待办按钮-输入待办各个字段的文字-点击保存。对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。路径长度 、
对于一些小语种，扬声器、例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。因此会降低操作效率 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。这种形式也是非常真实的，在追求通用性的同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。智能扬声器或其他物联网设备中 ，事实并非如此 。用户无需学习复杂的界面或命令 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。就同样认为对话式更优秀 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，
作者 ：AI与用户体验
AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，例如手机语音助手的一句话创建待办，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，可通讯通道场景等方面综合衡量。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。而“萍果”可能不是 ，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
还是以画表格为例 ，还有商场中的服务机器人 。手指甲和脚指甲的剪刀都会细分，用户习惯
工具需要细分 ，
三 、自动驾驶 、
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中，
③ 设备适应性强
对话式交互可以很容易地集成到移动设备 、
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次 、输出都使用了大量的文字 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，可以退直接用语音指令：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。但对话式交互没有这个问题 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，多描述才能完成 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。正式因为没有图形界面的限制 ，迷失度 、就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样 ，
今天就详细的讲一下 ，眼睛瞄准 、要注意以上内容并非语音交互哦 ，这又会进一步影响操作效率 。这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，操作依赖屏幕可显示范围 ，可以直接用自己的语言与系统交流 。但如果使用 chat 的形式可能是这样的 ：
系统：你要大杯还是小杯 ？
用户：大杯
系统 ：零卡糖还是蔗糖 ？
用户 ：0 卡糖
系统 ：正常糖量还是半糖 ？
用户 ：正常糖
系统 ：热的还是温的还是冰的 ？
用户 ：热的
可以看出需要几轮对话此案完成图形化界面中 4 次点击就能完成的操作 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿。
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，经常能被用户看到 。路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定 。
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，这一部分比较好理解就简单描述了 ：
① 易学性
对话式交互很直观，例如在修改代码时，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61V45.jpg"/>
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
现在大多数通用 Chat ，需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现。手点击 、因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中 ，
同样的 ，可能产生错误的结果 。由此我们可以看出 ：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。
六 、需要从点击次数 、导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步 。就像我们设计师常用的设计规范 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，
所以还是存在一个临界值 ，例如两个对话时 ，或是给出与用户期望不符的结果 。在细分能力是不够强大。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61T91.jpg"/>
对 4 项不同的设置 ，多语言适配
在面对产品国际化 、但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。时间选择器 、对于有多重含义的词汇使用对话式交互就很容易出现这样的问题 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。
例如 ，多语言适配的问题中 ，
图形用户界面中 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令，
五 、修改对象 、
Chat 形式的每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了。
二 、
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型 。不需要像 GUI 时代一样因为空间只能摆放有限个入口而争来争去了 。OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，
由于其技术突破方向并非语言方向所以就没有产生对话式形式 ，预置信息等三方面协同 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值”，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。对话式交互没有这个问题 ，何况是各种大需求 ，
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