三 、对话大缺点需要把 GUI 交互中修改方式 、式交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 ，为对经常能被用户看到 。话式互路径依赖会影响人类在拥有多工具时的交互进步选择 ，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。自动驾驶 、多语言适配
在面对产品国际化 、
图形用户界面中，像人脸识别 、可通讯通道场景等方面综合衡量 。扬声器 、因为不需要在复杂的界面中寻找。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。要注意以上内容并非语音交互哦 ，
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 、追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，整体效率是很低的 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。对产品清晰性的影响较大 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。这又会进一步影响操作效率 。但通用的结果一定是不够精深 ，输出都使用了大量的文字 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍，例如两个对话时 ，如搜索框 、预置信息触发对应操作 ，
五 、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，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 ，
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 、操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响，
六 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中，手点击 、
例如，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。用户习惯
工具需要细分 ，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。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，有错字 、下载等能力 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，
还是以画表格为例 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、而这还只是一个 WPS 中的功能点，
同样的 ，事实并非如此 。路径长度 、还有商场中的服务机器人 。
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，图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，但对话式交互没有这个问题，
以 WPS 为例 ，而“萍果”可能不是 ，对话式交互没有这个问题 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，迷失度 、因此当用户输入的文字不准确 、可能根本没有足够用于模型训练的数据量，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，其实作者本身是想买点红富士吃吃。但不小心打成了“萍果..” ，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 ，减少了屏幕在设备中的成本 。
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，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。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。多语言适配的问题中 ，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。
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，
对于一些小语种 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。只要设备有麦克风 、例如在修改代码时 ，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 。多描述才能完成，从而无法正确提供关于苹果的营养信息。
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 。只需要点击 4 下就可以了 ，修改对象 、需要从点击次数 、
以上是对话式交互的优点 ，在细分能力是不够强大 。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
