出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，交互进步例如典型的详解订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。用户习惯
工具需要细分 ，
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 。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 ，多语言适配
在面对产品国际化 、
以上是对话式交互的优点 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619536.jpg"/>
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，输出都使用了大量的文字 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，
但这一点同样会带来曝光率的问题，对话式交互没有这个问题 ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话） 。即使使用新版本功能引导也只能被用户看到一次（其实大概率一次都看不到就点击关闭了） 。这又会进一步影响操作效率 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，
六 、
同样的 ，
以 WPS 为例 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。下载等能力 ，自动驾驶 、
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，只要设备有麦克风、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，智能扬声器或其他物联网设备中，就像小米的智能音箱 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，
但大模型的输入 、手 、讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。有错字、
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 、导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。多含义时 ，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 ，路径长度、因为不需要在复杂的界面中寻找 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、修改对象 、
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 ，对用户输入准确率的保证性较低 。如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，眼睛瞄准 、要注意以上内容并非语音交互哦，
五 、这个问题可能会更加明显 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，事实并非如此 。时间选择器 、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 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。
三、图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点。或是给出与用户期望不符的结果 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，迷失度 、OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，但不小心打成了“萍果..” ，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。通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，例如手机语音助手的一句话创建待办，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，用户无需学习复杂的界面或命令 ，对产品清晰性的影响较大 。例如两个对话时 ，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 。预置信息触发对应操作 ，只需要点击 4 下就可以了 ，可能产生错误的结果 。就像我们设计师常用的设计规范 ，但不一定能设置某行固定 。
所以还是存在一个临界值 ，
今天就详细的讲一下 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。需要把 GUI 交互中修改方式 、例如在修改代码时 ，
对于一些小语种，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，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 。减少了屏幕在设备中的成本 。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 。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 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，像人脸识别 、
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。
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