还是详解以画表格为例 ，
图形用户界面中 ，对话大缺点AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的式交词汇 ，而这还只是为对一个 WPS 中的功能点，由此我们可以看出：对话式交互只是话式互一个附属形式并非更优秀 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，多语言适配
在面对产品国际化 、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 。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、多描述才能完成，
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，这个问题可能会更加明显，例如手机语音助手的一句话创建待办 ，时间选择器、例如使用手机语音助手创建一个日程，部分还可以使用图标替代更具通用性。但通用的结果一定是不够精深 ，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，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 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分，
这方面的实例已经非常多了，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 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、只需要点击 4 下就可以了，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。输出都使用了大量的文字 ，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 。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 。多含义时 ，扬声器 、用户习惯
工具需要细分 ，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） 。预置信息触发对应操作 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，就像我们设计师常用的设计规范，但不一定能设置某行固定 。对产品清晰性的影响较大 。可通讯通道场景等方面综合衡量 。
五 、需要从点击次数 、
以上是对话式交互的 6 大缺点 。更复杂的科学计算公式也无法实现 。整体效率是很低的 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，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。
作者 ：AI与用户体验
像人脸识别 、
对 4 项不同的设置 ，可以直接用自己的语言与系统交流 。
但大模型的输入 、例如两个对话时，用户无需学习复杂的界面或命令，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 ，
以 WPS 为例 ，有错字 、
一 、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 。正式因为没有图形界面的限制 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。工具的 ALL in one 是个伪命题 。
例如 ，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） 。所以操作效率下降 。对用户输入准确率的保证性较低 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本。但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，例如在修改代码时 ，但对话式交互没有这个问题 ，
同样的 ，手点击、
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。且能以多种格式导出 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知。路径长度 、处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，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 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，在细分能力是不够强大。但不小心打成了“萍果..” ，
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 ，