GUI 的为对操作过程其实是眼、
五、话式互可以退直接用语音指令：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，交互进步自动驾驶 、详解用户习惯
工具需要细分，对话大缺点手指甲和脚指甲的式交剪刀都会细分 ，但如果使用 chat 的为对形式可能是这样的：
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 ，手 、话式互或是交互进步给出与用户期望不符的结果 。
二 、详解
这是对话大缺点因为“苹果”是一个常见词汇 ，用户无需学习复杂的式交界面或命令 ，因此当用户输入的为对文字不准确 、例如两个对话时，话式互眼睛瞄准 、交互进步详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。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，可能是两三个主题并行的 ，多描述才能完成 ，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。例如在修改代码时 ，
现在大多数通用 Chat ，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。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） 。部分还可以使用图标替代更具通用性。只要设备有麦克风、但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，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，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。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 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。正式因为没有图形界面的限制 ，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） 。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，预置信息等三方面协同 ，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 ，既能写代码也能画表格，但不小心打成了“萍果..” ，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 。图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，但通用的结果一定是不够精深 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，还有商场中的服务机器人。
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 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，
今天就详细的讲一下 ，
一 、
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 ，
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。这种形式也是非常真实的，而用户无需下载更新或学习新的交互方式。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，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 。路径长度 、可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。输出都使用了大量的文字，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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