对 4 项不同的设置 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，既能写代码也能画表格 ，眼睛瞄准 、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 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，可通讯通道场景等方面综合衡量 。
四 、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了。
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以，多语言适配的问题中 ，例如两个对话时 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，操作依赖屏幕可显示范围 ，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。所以操作效率下降。处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃 。
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次 、更复杂的科学计算公式也无法实现 。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 ，修改对象 、
二 、AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，整体效率是很低的 ，经常能被用户看到 。操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，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 ，
所以还是存在一个临界值 ，而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。对话式交互没有这个问题 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点，需要把 GUI 交互中修改方式 、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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