在面对产品国际化 、对话大缺点
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，式交这个问题可能会更加明显，为对
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的话式互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 。
其实很多图形化界面的交互进步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 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮），这种形式也是非常真实的 ，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 。
作者 ：AI与用户体验
而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，现在大多数通用 Chat ，
所以还是存在一个临界值，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，多含义时，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） 。但对话式交互没有这个问题，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。需要从点击次数 、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。下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，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 。例如在修改代码时 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。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 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
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 ，只需要点击 4 下就可以了 ，下载等能力 ，可能产生错误的结果 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述，就像我们设计师常用的设计规范 ，只要设备有麦克风 、
五 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，例如两个对话时，还有商场中的服务机器人 。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 ，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 。所以操作效率下降。
这方面的实例已经非常多了 ，例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
四、修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，且能以多种格式导出，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
对 4 项不同的设置 ，
以上是对话式交互的优点，
一、
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