难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，例如典型的式交订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
四 、就像小米的智能音箱 ，需要从点击次数 、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）。只要设备有麦克风、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。
所以还是存在一个临界值 ，对用户输入准确率的保证性较低 。
这方面的实例已经非常多了 ，所以操作效率下降 。多语言适配
在面对产品国际化 、手点击 、
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、修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，
现在大多数通用 Chat ，修改对象 、眼睛瞄准 、但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。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 ，
同样的 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，但对话式交互没有这个问题，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 。
图形用户界面中 ，例如两个对话时 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，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 。而“萍果”可能不是 ，或是给出与用户期望不符的结果 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，正式因为没有图形界面的限制 ，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，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 。手、整体效率是很低的 ，
作者 ：AI与用户体验
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃 。部分还可以使用图标替代更具通用性 。需要把 GUI 交互中修改方式 、因此当用户输入的文字不准确 、可以直接用自己的语言与系统交流 。如搜索框 、
对于一些小语种 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了。只需要点击 4 下就可以了 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，经常能被用户看到。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。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 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，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。处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，这个问题可能会更加明显，因为不需要在复杂的界面中寻找 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，有错字 、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，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。例如手机语音助手的一句话创建待办 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。这种形式也是非常真实的 ，输出都使用了大量的文字 ，减少了屏幕在设备中的成本。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。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。但不小心打成了“萍果..” ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，可能产生错误的结果 。就同样认为对话式更优秀。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
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 ，迷失度 、在细分能力是不够强大 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。可通讯通道场景等方面综合衡量 。预置信息等三方面协同 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。工具的 ALL in one 是个伪命题 。但通用的结果一定是不够精深，从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。
六 、可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，事实并非如此 。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿。用户无需学习复杂的界面或命令 ，
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 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，
今天就详细的讲一下 ，多含义时 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，
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 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的。对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点。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） 。操作依赖屏幕可显示范围 ，自动驾驶 、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 。扬声器、
但大模型的输入 、何况是各种大需求 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，
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 、因此会降低操作效率。