AI + Design，大厂生成式AI产品设计范式之会话设计
AI + Design，大厂生成式AI产品设计范式之会话设计
随着生成式AI的快速发展，如何设计出既高效又友好的人机交互界面成为了一个重要课题。本文将深入探讨AI产品设计中的会话设计范式，从对话设计的重要性、定义、原则到具体的操作方法，为AI产品设计师提供全面的指导和实践建议。
WHY 为什么要做对话设计
在明确用户的意图和AI角色定位之后，便可以着手设计对话流程了。这一过程既涉及了对用户意图的深入理解，根据用户意图，有助于设计出更加针对性和有效的对话；又涉及对AI角色的精确把握，根据AI角色性格，可以选择合适的语言风格，构建更加真实和有说服力的对话场景。
在人际交往的过程中，交流双方为了实现特定的沟通目标，往往会遵循一系列隐性或显性的规则。这些规则不仅涵盖了语言的语义层面，还包括行为和意图的表达，从而有效推进对话进程，实现预期的交际目的。
同样，在人机交互中，对话系统也需遵循一套规则，以确保语义的准确传达、行为的合理展现以及意图的清晰表达。这些规则对于促进用户目标的实现、提升交互体验具有至关重要的作用。通过精心设计的对话规则，可以优化人机对话系统的性能，使其更贴近自然语言交流的流畅性和效率，进而为用户提供更加优质的交互体验。
WHAT 什么是会话设计
对话交互组件是构建人机对话系统的核心内容，它们基于用户提出的问题，依据预设的规则生成响应。这些组件旨在准确传达语义、行为和意图，以促进用户目标的实现，构成了对话交互的基础单元。
使用不同的对话交互组件可以形成多样化的对话表达方式：
- 通过选择和组合不同的对话交互组件，可以构建出多种对话表达策略。这些策略不仅能够覆盖广泛的语言风格和语境，还能够适应用户的个性化需求和偏好。
对于同一个用户请求，可以通过不同的对话设计组件组合，形成同一语义，不同风格的对话：
- 语义一致性与风格多样性：即便面对相同的用户请求，通过灵活运用不同的对话设计组件，可以创造出在语义上保持一致，但在风格上各具特色的对话响应。这种设计允许AI在保持信息传递准确性的同时，也能够提供多样化的用户体验。
因此对话交互组件的设计和应用是实现高效、个性化人机对话的关键。通过精心构建和优化这些组件，可以显著提升对话系统的性能和用户的交互体验。
HOW 原则
在人机对话交互中，尽管对话交互组件具有自然性和操作路径简化等优势，但它们也面临着一些挑战，例如意图识别的不准确性可能导致错误回复，以及槽位信息的缺失可能需要多轮对话来补全信息。对话交互的核心目标是解决用户问题并提高效率，任何对话交互设计都应遵循这一原则。针对这些问题，我们制定了对话交互的通用性原则，旨在优化对话设计，发挥其优势同时规避劣势，以更有效地解决用户的实际问题。通过下述原则，可以构建出更加高效、准确且用户友好的对话交互系统。
信息充分且真实
在人机对话交互中，要确保提供给用户的是真实信息，建立用户和AI之间的信任，强调以用户为中心。
AI 需提供真实的信息
对话交互系统必须基于事实和数据提供信息，以确保用户能够依据真实、准确的信息做出决策。这要求AI在处理用户请求时，必须写明引用的数据源，并确保信息的时效性和准确性。
AI 需告知自己能力界限
AI应明确告知用户其功能和限制，避免用户对AI能力产生误解。这包括在AI无法提供确切答案或执行特定任务时，诚实地向用户说明情况，并提供备选方案或建议。
针对性信息提供
对话主体应具备针对性，针对特定的决策问题和决策者提供专门的支持。这意味着AI需要能够根据用户的具体需求，提供定制化的信息和建议，以增强决策的相关性和有效性
话术要清晰易懂
在对话设计中，使用的话术要易于用户记忆、理解及清晰表意，从而实现更加有效的沟通。
任务相关性
对话内容应紧密围绕用户的任务和目标展开，确保信息的相关性，以提高用户对对话的关注度和记忆度。
词汇的普及性
选用普遍熟悉且易于理解的词汇，有助于降低用户的认知负荷，使得信息传递更加高效。
术语的一致性
在对话过程中，对特定术语或概念的使用应保持一致性，避免用户混淆。
句式的简洁性
避免复杂句式结构，转而使用简洁、直接的表述方式，以便用户快速把握信息要点。
清晰度
信息表述必须清晰明了，避免歧义，确保用户能够准确理解内容。
自然友好并且尊重用户
在AI与用户的互动中，需要尊重用户，认可用户的感受。
自然交流
应采用自然口语风格，使对话更加贴近日常交流，提高用户的交流体验，确保沟通的亲切感和易理解性。
尊重与认可
在所有交互中，AI将始终保持对用户的尊重，认可并重视用户的感受和观点，以建立信任和积极的互动环境。
敏感话题回避
对于可能引起争议或不适的敏感话题，应予以回避，以免造成不必要的误解或冲突。
审慎处理内容
对于用户未主动请求的信息或内容，应保持谨慎态度，避免过度干预或提供不适当的信息。
开始
当用户第一次与AI交流时，AI应该用热情的问候开始，并迅速展示其能力，以留下积极的第一印象。目标是让用户迅速感到自信，觉得自己能够掌控对话，同时帮助他们了解AI能为他们做些什么，而不是给他们一种正在接受教程的感觉。首要任务是迅速设定正确的期望，引导用户发现AI的功能，并将对话的主动权交还给用户。
HOW 如何操作
在进行初次交流时，有三个核心目标需要通过问候语来实现：
热情迎接用户：用一个友好的问候表达欢迎，建立积极的初步联系。例如，通过“你好”“欢迎”等亲切、简单的方式与用户打招呼。
明确设定预期：清晰传达AI的功能和能力，使用户对AI的用途有准确的预期。可以简单列举2-3个高频功能，但避免详述细节。
赋予用户控制权：确保用户感到他们主导着对话。通过提供选项或直接询问用户需求，让用户感受到对交流过程的掌控感。
追问
在AI对话交互过程中，若用户所提供的信息不足以支撑AI完成既定的任务目标，AI必须采取主动措施，通过精心设计的询问来引导用户提供额外的槽位信息。这种策略不仅能够确保任务的顺利完成，还能够提升用户体验，避免因信息不足而导致的误解或错误。例如，如果用户在预订酒店时只提供了入住日期，而没有提供退房日期，AI可以礼貌地询问：“您需要在这里住多久？”这样的询问既明确又具体，有助于获取所需信息，同时保持了对话的流畅性。
明确识别需求：AI首先需要准确分析用户输入，以确定哪些信息是缺失的或不充分的。
构建有效询问：基于识别出的信息缺口，AI应构建清晰、具体的询问，直接引导用户补充所需信息。
保持对话连贯性：在请求额外信息时，AI应保持对话的自然流畅，避免突兀的提问，确保用户理解为何需要这些信息。
消歧场景
在对话中，语言往往存在多种解释，通常依赖上下文来消除歧义。当上下文信息不足以明确含义时，应主动向用户请求额外的信息以澄清问题。
错误处理
当对话遇到问题时，通过精确定位问题的核心，可以提供更加针对性的帮助，引导用户迅速恢复正确的操作流程。
二次确认
尽管这种情况较少，但在以下场景中，进行再次确认是至关重要的：当误解用户意图可能导致严重后果时（例如，涉及姓名、地址或用户授权分享的文本）；在执行不可逆操作之前（例如，删除用户数据或完成交易）。进行双重确认可以最大限度地减少错误和风险，确保用户得到准确无误的服务。
提示
在设计对话式AI界面时，应避免教导用户如何与AI进行交流。理想的交互方式是让AI适应用户的自然语言，而不是要求用户学习并使用特定的命令或短语。
会话式界面的核心优势在于其易用性，用户无需额外学习即可上手使用。AI应利用自然语言处理的能力来理解用户的多样化表达，而不是限制用户必须使用特定的词汇或命令。用户可以更轻松、更自然地进行对话，而无需记忆特定的指令。这种方式不仅提高了用户体验的流畅性，也有助于建立用户对AI的信任和满意度。相反，如果用户必须说出精确的命令才能得到响应，这将限制他们的交互自由，降低界面的直观性，从而影响用户的整体体验。
不要让用户发出固定指令
在设计AI助手的对话体验时，重点应该放在用户能够通过AI实现的具体行动上，而不是限制用户必须如何表达这些需求。
例如，与其告诉用户“请说‘显示更多选项’来获取更多信息”，不如说“你想要了解更多信息吗？”
这种提问方式更自然，也更易于用户理解，因为它直接关联到用户可以采取的行动，而不是他们必须如何表达这一愿望。
给提示而不是命令
采用动词短语来明确指示用户可执行的动作，使用户更容易理解并跟随提示作出反应。在提供示例以阐释用户可以表达的内容时，应避免提倡使用生硬的关键词短语。允许用户按照自己的喜好自由表达指令。
未找到匹配项的建议
当出现“未找到匹配项”的错误时，可以向用户提供一些建议性的语句，指导他们在需要进一步协助时该如何表达。除此之外根据流程还有会话设计确认、提示、结束等设计范式，此为AntD 沉淀的一整套 AI 组件资产为：Ant Design X，会话设计文档贡献者为：YumoImer，会话设计更多详情在官网： https://x.ant.design/index-cn 可查看；
对话设计分类
接上篇中目前主流的AI产品框架基本上为：Do 适合内嵌式/嵌入式 Embedding、Chat 适合独立式/沉浸式 agent、Chat+Do 适合助手式/伴随式Co-pilot三大主流形态。对应大厂设计规范中也将对话设计进行了分类，对话设计主要分为任务导向型对话、查询导向型对话和开放式闲聊对话。
任务导向型对话明确的目标和需要参数化的关键信息
查询导向型对话一部分跟任务导向型相似，根据不同的关键信息给予不同的回答；另一部分则不需要把用户问话中的信息参数化，由AI回答给定答案。
开放式闲聊对话没有任何任务目标
总结
近期的报道也提到：字节管理层判断AI对话类产品可能只是AI产品的“中间态”，长期更理想的产品形式，大概率需要更视觉化的用户体验、更低的用户使用门槛；
诚然，对话交互虽然有高效、自然的优势，但由于技术限制，不是所有场景都适合使用对话交互，因此不是最佳交互方式。而对话交互的最终目的是为用户解决问题，提高效率，所以任何对话交互设计不能违背这一目的，这样才是合格的设计。因此设计师应该根据对话交互的优势，选择可以解决用户痛点的场景。