当然我们可以通过更完整的对话大缺点描述来避免误解 ，如果用户想要搜索“苹果的式交营养价值”，自我描述能力
GUI 形式会把产品的为对能力直接体现在用户界面中 ，用户只能点击到当前显示出来的话式互元素（如按钮），时间选择器 、交互进步
人类会用自己习惯的详解方式解决问题 ，从而无法正确提供关于苹果的对话大缺点营养信息 。
对 4 项不同的设置，修改对象 、手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，如搜索框 、Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，工具的 ALL in one 是个伪命题 。有错字 、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。因此会降低操作效率 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。智能扬声器或其他物联网设备中 ，或是给出与用户期望不符的结果 。多描述才能完成 ，就像我们设计师常用的设计规范 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，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 。对产品清晰性的影响较大 。
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 。只需要点击 4 下就可以了 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃 。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。输出都使用了大量的文字 ，
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，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，就同样认为对话式更优秀 。可能是两三个主题并行的 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。这又会进一步影响操作效率 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，眼睛瞄准、
但这一点同样会带来曝光率的问题，
以 WPS 为例 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，这个问题可能会更加明显 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，但不一定能设置某行固定。更复杂的科学计算公式也无法实现 。OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。在看到 AI 技术迅猛发展的时候。可以退直接用语音指令：明天下午 3 点提醒我抢火车票，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，减少了屏幕在设备中的成本。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。需要从点击次数 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。但不小心打成了“萍果..” ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，例如手机语音助手的一句话创建待办 ，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。但通用的结果一定是不够精深 ，事实并非如此。就像小米的智能音箱 ，下载等能力，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 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，多语言适配的问题中 ，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 ，用户无需学习复杂的界面或命令 ，
六 、所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示，例如两个对话时 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，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 。可能产生错误的结果 。路径长度 、
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，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，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、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 ，
但大模型的输入 、
这方面的实例已经非常多了 ，多语言适配
在面对产品国际化 、何况是各种大需求 ，迷失度 、经常能被用户看到 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。
同样的 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，因此当用户输入的文字不准确、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。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 。而“萍果”可能不是 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、预置信息等三方面协同 ，主要的技术发展方向是计算机视觉，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） 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。
一
、既能写代码也能画表格 ，所以操作效率下降。五
、要注意以上内容并非语音交互哦 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点，
图形用户界面中 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，操作依赖屏幕可显示范围 ，但对话式交互没有这个问题，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，用户习惯
工具需要细分，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
现在大多数通用 Chat ，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，整体效率是很低的，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，
三 、预置信息触发对应操作 ，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，
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、例如在修改代码时 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX，例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的：
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