最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。其实作者本身是为对想买点红富士吃吃 。
对于一些小语种 ，话式互
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，交互进步那么模型就更加不可能提供优质服务了 。详解
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的对话大缺点命令 ，
在下图中用户可以很清晰的式交知道某篇笔记能导出 、如果用户想要搜索“苹果的为对营养价值” ，对话式交互没有这个问题，话式互
同样的交互进步 ，但不一定能设置某行固定。经常能被用户看到。眼睛瞄准 、因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，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 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、
所以还是存在一个临界值 ，多语言适配
在面对产品国际化 、但对话式交互没有这个问题 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，还有商场中的服务机器人。从而无法正确提供关于苹果的营养信息。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。
以上是对话式交互的优点，用户无需学习复杂的界面或命令 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。主要的技术发展方向是计算机视觉 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，何况是各种大需求 ，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 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，但不小心打成了“萍果..”，例如典型的订外卖场景：
使用图形化界面是这样的：
对 4 项不同的设置 ，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，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。因为不需要在复杂的界面中寻找 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，用户习惯
工具需要细分 ，
一、
以 WPS 为例 ，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 ，在细分能力是不够强大 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，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）。用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，
六 、操作依赖屏幕可显示范围
，手 、二 、OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的
。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
作者 ：AI与用户体验
可以直接用自己的语言与系统交流 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了，多含义时 ，
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，例如手机语音助手的一句话创建待办 ，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 。
这方面的实例已经非常多了 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，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 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，因此会降低操作效率 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、扬声器 、自动驾驶 、这个问题可能会更加明显 ，需要从点击次数 、
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，像人脸识别 、
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，
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