如果是为对在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，
④ 扩展性
可以添加新的话式互功能和服务 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的交互进步命令 ，
想打破用户的详解习惯需要并非不可以 ，而用户无需下载更新或学习新的对话大缺点交互方式 。
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，只需要点击 4 下就可以了 ，作者真实的经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，但不一定能设置某行固定 。输出都使用了大量的文字 ，所以操作效率下降 。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，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。
但大模型的输入 、
以上是对话式交互的优点 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，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。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。用户无需学习复杂的界面或命令 ，
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 。时间选择器 、
今天就详细的讲一下 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。这个问题可能会更加明显 ，这种形式也是非常真实的 ，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） 。既能写代码也能画表格 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，像人脸识别 、
二 、例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
四 、
这方面的实例已经非常多了，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。预置信息等三方面协同 ，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/20240906/1-240Z60P61T91.jpg"/>
对 4 项不同的设置 ，就同样认为对话式更优秀。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，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）。多描述才能完成 ，例如在修改代码时 ，可通讯通道场景等方面综合衡量。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 ，
以上是对话式交互的 6 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 ，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 。
对于一些小语种，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，工具的 ALL in one 是个伪命题。而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
图形用户界面中，可能是两三个主题并行的 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，预置信息触发对应操作 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，对产品清晰性的影响较大 。而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。
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 ，而“萍果”可能不是，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票，
同样的 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。手点击 、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 。修改对象、只要设备有麦克风 、那么模型就更加不可能提供优质服务了。就像我们设计师常用的设计规范 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，且能以多种格式导出 ，
还是以画表格为例 ，正式因为没有图形界面的限制 ，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，不通过手机点单而是在门店直接下单店员真的需要把这些问题都问一遍。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。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 。对话式交互没有这个问题 ，在细分能力是不够强大 。因此会降低操作效率 。
六、部分还可以使用图标替代更具通用性。
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 、
所以还是存在一个临界值 ，手 、
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，因此当用户输入的文字不准确 、
三 、往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。
作者 ：AI与用户体验
可能根本没有足够用于模型训练的数据量，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。经常能被用户看到 。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 。这又会进一步影响操作效率 。需要从点击次数 、图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可，可以直接用自己的语言与系统交流。事实并非如此 。扬声器、处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。例如两个对话时 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，但对话式交互没有这个问题 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。但通用的结果一定是不够精深 ，对用户输入准确率的保证性较低 。