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使用对话模型痛点
1. 表达需求难度大
想象一下，你有一个复杂的任务需要完成，比如撰写一篇详细的报告或者制定一个周详的计划。要让大模型理解你的需求，你可能需要输入大量的信息和上下文。然而，对于大多数人来说，逐字逐句地描述所有细节不仅耗时，还容易遗漏重要信息。结果，大模型可能无法准确理解你的意图，导致输出不尽如人意。
2. 模型“幻觉”频出
即便你尽力描述得再清楚，大模型有时候还是会“跑偏”，生成一些不准确甚至完全错误的信息。这种现象被称为“模型幻觉”。幻觉的产生往往与用户表达不清有直接关系，因为模型在理解不完全的情况下，可能会填补空白，结果却是胡乱捏造。
3. 用户体验不佳
不少用户对使用大模型存在抵触情绪，主要因为操作复杂、反馈不准确或者结果不符合预期。当模型无法准确理解需求，用户就会感到沮丧，甚至放弃使用这些工具。这种体验上的不顺畅，极大地限制了大模型的普及和应用。
如何解决痛点思考
1. 转变互动方式：从“让用户总结”到“引导提问”
通用的对话应用大多需要用户主动提供详细的背景信息，但这对用户来说负担太大。现在，更有效的方式是通过智能提问来引导用户逐步提供必要的信息。比如，应用可以根据用户的初步输入，按照需求生成一系列相关问题，帮助用户逐步澄清需求。这不仅减轻了用户的负担，也提高了信息获取的准确性。
2. 优化产品设计：智能理解与高效信息获取
目前市场上一些表现出色的面向消费者（ToC）的产品，之所以成功，关键在于它们能够高效地获取和理解用户的输入。这不仅依赖于模型的理解能力，更重要的是对用户场景上下文的提取，能够在用户仅提供简短信息的情况下准确捕捉其意图，甚至直接推测出用户的意图。
3. 结合多模态输入：丰富的交互方式
除了文字输入，越来越多的应用开始结合语音、图像等多种输入方式。这种多模态的交互方式，可以让用户用更自然、更便捷的方式表达需求。例如，通过语音指令或者上传图片，用户可以更直观地传达信息，减少文字描述的压力，从而提升大模型理解的准确性。
在想要的场景下调用大模型，能够快速甚至自动获取场景的下上文。
参考：
- Author:小灰
- URL:https://blog.opencontent.cn//article/thinking-aigc
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