一、用户场景相信在和AI产品对话的过程中,不少用户都有过对话中断的体验,那么产品一侧,要如何做好中断场景下的设计和交互,以满足用户的潜在诉求呢?这篇文章里,作者就做了梳理和分享,一起来看看吧。
用户在与类ChatGPT的生成式AI产品进行对话和交互的过程中,可能因为某些原因,导致对话中断,此时,数据的流转逻辑和产品交互怎么设计才是比较好的方案呢?
中断的场景有2类,主要划分依据是是否切断网络、是否终止了数据传输和交互流程。
中断场景①:网络终端、刷新浏览器、关闭浏览器
中断场景②:切换浏览器页签、切换查看对话记录
(对话界面)
二、需求分析
根据上述的用户使用场景,我们需要对用户在该场景下的使用需求和交互心里进行进一步的分析。我们发现,两种场景都主动或被动打断了用户正常的对话路径,让用户的使用体验不流畅,产生了中断、丢失、卡顿等情况,我们需要通过分场景的、合理的产品交互的设计,来帮助用户完成交互动作,并且感受良好。
用户对产品的述求可能如下:
在对话式AI产品的交互中,这种主动或被动打断了用户正常的对话路径的场景是普遍存在的,尤其是组件化和PC端的界面。
基于场景的梳理和用户述求的分析,产品需要解决这个问题,并需要达到的目标有:
当用户需要使用GPT产品时,通常情况下,需要输入一段文本,一旦用户成功发送了“作为问题的这段文本”给到server,问题一次性提交给大模型。
而,大模型返回数据的方式是流式的,大模型逐步计算输出,server逐字逐句输出给到前端,前端再通过打字机效果展示给用户。
在此过程中,用户即便终端聊天,不终止大模型的数据输出。
如下图所示:
2. AI对话的数据保存方式
在一次用户对话交互中,大模型完成所有内容输出后,本轮对话的完整数据,server一次性提交并保存到DB(数据库)。
业务数据库的数据,可以用于产品的前端展示和其他用途,也可以用于后台产品的分析等。
3. AI对话的数据回显方式
在不同场景下,数据回显到用户界面的方式不一样。
五、产品设计方案
1. 中断场景①:网络终端、刷新浏览器、关闭浏览器
2. 中断场景②:切换浏览器页签、切换查看对话记录
六、小结
通过以上两个场景的需求分析和方案设计,本文提供了一个基于实践的、有效的解决AI对话中断的交互逻辑方案。
专栏作家
Echo 产品论,微信公众号:产品经理的逻辑与审美,人人都是产品经理专栏作家。10年产品经验,多个0~1的完整产品经历,前好未来智能学习内容产品专家,目前聚焦在AI领域,专研AIGC行业应用产品落地研发,对产品的逻辑和审美有独到的思考。
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