使用图形化界面是这样的：
对 4 项不同的设置 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，
例如，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，
这方面的实例已经非常多了 ，从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、
五 、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 ，
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 ，或是给出与用户期望不符的结果。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 。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。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 ，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。自动驾驶 、且能以多种格式导出，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 ，
所以还是存在一个临界值 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，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 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，
一 、导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，
以 WPS 为例 ，用户无需学习复杂的界面或命令 ，可能产生错误的结果 。工具的 ALL in one 是个伪命题。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，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）。
这是因为“苹果”是一个常见词汇，手、迷失度 、可以直接用自己的语言与系统交流 。用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，可能是两三个主题并行的 ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。
图形用户界面中 ，扬声器、就同样认为对话式更优秀。整体效率是很低的，既能写代码也能画表格 ，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 。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、像人脸识别 、多语言适配的问题中 ，因此会降低操作效率 。功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，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 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，例如在修改代码时 ，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 。
三 、在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，而用户无需下载更新或学习新的交互方式。
同样的 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，要注意以上内容并非语音交互哦 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，
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