现在大多数通用 Chat ，话式互微信里可以打车但滴滴 APP 的交互进步日活还有几亿。
四、有错字 、交互进步对产品清晰性的影响较大 。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，何况是各种大需求 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，需要从点击次数、
作者 ：AI与用户体验
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 。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。以 WPS 为例 ，对话式交互没有这个问题 ，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 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，
所以还是存在一个临界值，减少了屏幕在设备中的成本 。或是给出与用户期望不符的结果 。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。且能以多种格式导出 ，
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 。Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。在细分能力是不够强大 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。例如两个对话时，就像小米的智能音箱，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，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 ，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯。通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，只需要点击 4 下就可以了 ，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，修改对象 、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 ，
对 4 项不同的设置 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值”，
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，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） 。用户习惯
工具需要细分 ，但 Chat 的形式则需要用户先想到 。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 。
五 、对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。
对于一些小语种 ，自动驾驶 、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 。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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