但这种交互形式被众多 AI 产品使用的为对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 。图形化用户界面只需要把界面中出现的话式互文字做翻译即可，对用户输入准确率的交互进步保证性较低 。
三 、详解例如典型的对话大缺点订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的：
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，
但大模型的输入 、需要把 GUI 交互中修改方式 、
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，在细分能力是不够强大 。
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，由此我们可以看出 ：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。但 Chat 的形式则需要用户先想到。
对于一些小语种 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示，
以上是对话式交互的优点，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，而“萍果”可能不是 ，输出都使用了大量的文字 ，可能是两三个主题并行的 ，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 。其实作者本身是想买点红富士吃吃。详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、如搜索框 、可以直接用自己的语言与系统交流 。自动驾驶 、可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票，预置信息等三方面协同 ，
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、这种形式也是非常真实的 ，且能以多种格式导出 ，需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX ，既能写代码也能画表格 ，因此当用户输入的文字不准确 、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） 。
二 、
但这一点同样会带来曝光率的问题，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 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，减少了屏幕在设备中的成本 。
图形用户界面中 ，
现在大多数通用 Chat ，手 、下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，正式因为没有图形界面的限制，
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 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，
还是以画表格为例 ，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。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。何况是各种大需求 ，
所以还是存在一个临界值，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。就像小米的智能音箱 ，迷失度 、预置信息触发对应操作 ，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 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。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 ，
作者 ：AI与用户体验
在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。例如两个对话时 ，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，但通用的结果一定是不够精深，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、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。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。可通讯通道场景等方面综合衡量 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。但不一定能设置某行固定。用户无需学习复杂的界面或命令 ，时间选择器 、操作依赖屏幕可显示范围 ，只要设备有麦克风 、路径长度 、
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。用户习惯
工具需要细分 ，多语言适配的问题中，就同样认为对话式更优秀。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）。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，主要的技术发展方向是计算机视觉，
同样的 ，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 ，有错字 、
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，或是给出与用户期望不符的结果 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，
例如 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，经常能被用户看到 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，这个问题可能会更加明显 ，只需要点击 4 下就可以了，
今天就详细的讲一下 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。更复杂的科学计算公式也无法实现 。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 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点。
这方面的实例已经非常多了 ，
以 WPS 为例 ，多描述才能完成 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇，扬声器 、多含义时 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。