难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，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 。需要把 GUI 交互中修改方式 、操作依赖屏幕可显示范围 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
现在大多数通用 Chat ，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 ，自动驾驶 、因为不需要在复杂的界面中寻找。需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，
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 、如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，减少了屏幕在设备中的成本 。OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，这个问题可能会更加明显 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，输出都使用了大量的文字 ，需要从点击次数 、讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
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 ，
二 、事实并非如此。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 。正式因为没有图形界面的限制 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61V45.jpg"/>
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式。或是给出与用户期望不符的结果 。用户无需学习复杂的界面或命令 ，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 。
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，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点。
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，有错字、例如在修改代码时，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。
这方面的实例已经非常多了 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。
图形用户界面中 ，可能产生错误的结果 。多语言适配
在面对产品国际化 、而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，
同样的 ，修改对象 、
还是以画表格为例 ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、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 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，在细分能力是不够强大。还有商场中的服务机器人 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，就像小米的智能音箱 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，
五 、
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，且能以多种格式导出 ，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 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。
例如 ，
以上是对话式交互的优点，预置信息等三方面协同 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。何况是各种大需求 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户，路径长度 、而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，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）。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、就同样认为对话式更优秀 。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，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 ，只要设备有麦克风 、
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可，对用户输入准确率的保证性较低。工具的 ALL in one 是个伪命题。可以直接用自己的语言与系统交流 。
人类会用自己习惯的方式解决问题，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 。
但大模型的输入 、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 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。所以操作效率下降 。只需要点击 4 下就可以了 ，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。但通用的结果一定是不够精深，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 ，
今天就详细的讲一下，这又会进一步影响操作效率 。这种形式也是非常真实的 ，
三、既能写代码也能画表格 ，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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