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AI应用的UX设计

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本页面介绍了生成式 AI 应用中设计有效用户体验 (UX) 的关键原则、模式和实现策略。重点关注构建可用、可靠、可访问且令人愉悦的 AI 界面的技术方面，同时确保适当级别的信任和反馈。

有关实现特定 AI 应用类型的信息，请参阅 构建文本生成应用、构建聊天应用、构建搜索应用 和 构建图像生成应用。

AI 应用的核心 UX 原则

在设计 AI 应用时，开发人员必须考虑四个基本 UX 原则，这些原则决定了用户将如何与系统进行交互和感知系统。

原则描述实现考量
可用性应用有效执行其预期目的功能匹配用户需求；清晰的目标驱动设计
可靠性应用一致地执行任务，并具有适当的错误处理错误检测、恢复机制、人工监督
可访问性应用对各种能力的用户均可用键盘导航、屏幕阅读器支持、文本缩放
令人愉悦性应用使用起来令人愉悦清晰的反馈、适当的响应时间、引人入胜的交互

UX 原则关系图

来源： 12-designing-ux-for-ai-applications/README.md:31-51

通过 UX 设计建立信任

建立适当的信任对于 AI 应用至关重要。用户既不能低估（不信任）也不能高估（过度信任）系统的能力。建立适当信任的主要机制是可解释性和控制。

可解释性

可解释性是指使用户能够理解 AI 的决策和过程。这包括：

  1. 清晰的能力描述：提供 AI 可以做什么的具体示例，而非模糊的说法
  2. 基于角色的限制：沟通不同类型的用户可能体验到不同的限制
  3. 简化解释：用易于理解的语言呈现技术概念

用户控制

控制是指赋予用户对 AI 系统的控制权，包括：

  1. 提示修改：当结果不满意时，允许用户优化其输入
  2. 输出定制：允许编辑或调整生成的内容
  3. 数据使用透明度：提供清晰的数据使用选择加入/选择退出机制

信任和控制关系

来源： 12-designing-ux-for-ai-applications/README.md:52-95

特定应用的 UX 考量

不同类型的 AI 应用需要特定的 UX 考量。

文本生成应用

对于文本生成应用，关键的 UX 考量包括：

  • 提示优化：清晰地沟通如何撰写有效的提示
  • 温度控制：提供适当的控制以实现输出的可变性
  • 令牌管理：提供令牌使用和限制的透明度
  • 响应格式化：确保输出以可用的方式格式化

下表显示了温度设置如何影响用户体验。

温度UX 影响用例
低 (0-0.3)确定性、一致的输出事实、代码生成
中 (0.4-0.7)平衡的创造力和一致性带有约束的创意写作
高 (0.8-1.0)最大的创造力，更多的可变性头脑风暴、创意生成

来源： 06-text-generation-apps/README.md:580-600

聊天应用

对于聊天应用，重要的 UX 考量包括：

  • 上下文保留：在尊重隐私的同时保留对话历史
  • 歧义处理：在需要时提供澄清机制
  • 个性化：允许用户创建影响响应的个人资料
  • 系统消息：实现清晰的系统消息，定义 AI 的能力和限制

Microsoft 的系统消息框架建议定义：

  1. 模型是谁及其能力/限制
  2. 模型的输出格式
  3. 演示预期行为的具体示例
  4. 额外的行为护栏

AI 应用类型和 UX 流程

来源

  • 06-text-generation-apps/README.md:134-156
  • 07-building-chat-applications/README.md:80-113
  • 08-building-search-applications/README.md:76-88
  • 09-building-image-applications/README.md:234-238

设计协作和反馈

AI 应用应设计为支持 AI 与用户之间的协作，包括适当的反馈循环和错误处理。

反馈机制

有几种关键的反馈机制需要实施：

  1. 用户反馈收集：提供点赞/点踩或响应评级选项
  2. 错误解释：当 AI 无法满足请求时，清晰地解释原因
  3. 能力沟通：透明地沟通 AI 的能力和局限性
  4. 置信度指示器：显示 AI 对其响应的置信度

反馈循环的实现

来源： 12-designing-ux-for-ai-applications/README.md:88-100

函数调用和外部数据集成

函数调用通过确保一致的响应格式和集成外部数据来提供增强 UX 的方式。这对于需要结构化数据的专业应用尤其重要。

Function Calling 流程

函数调用通过以下方式改善 UX：

  1. 一致的格式：确保响应遵循可预测的结构
  2. 外部数据集成：将实时信息引入对话
  3. 专业操作：实现特定领域的 [功能](https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling)

函数调用的示例结构

{
   "name": "search_courses",
   "description": "Retrieves courses based on parameters",
   "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
         "role": {
            "type": "string",
            "description": "The learner's role"
         },
         "level": {
            "type": "string", 
            "description": "Experience level"
         }
      }
   }
}

来源： 11-integrating-with-function-calling/README.md:176-243

无障碍性考量

AI 应用必须对存在视觉、听觉、运动和认知障碍等各种障碍的用户都可用。

关键的可访问性功能

障碍类型功能实现
视觉高对比度主题CSS 对比度比例符合 WCAG 标准
视觉屏幕阅读器兼容性ARIA 标签和正确的语义 HTML
听觉文本转语音与设备可访问性 API 集成
听觉音频的视觉提示音频通知的视觉指示器
运动键盘导航所有功能均通过键盘完全访问
运动语音命令语音识别集成
认知简化语言清晰、简洁的文本，可调节的复杂性

可访问性实现流程

来源： 12-designing-ux-for-ai-applications/README.md:106-112, 07-building-chat-applications/README.md:106-113

AI UX 实现最佳实践

在为 AI 应用实现 UX 时，请遵循以下技术最佳实践：

  1. 设定适当的预期：清晰地沟通 AI 的能力和局限性
  2. 管理对话历史：在保留上下文与隐私顾虑之间取得平衡
  3. 实施反馈机制：为用户提供清晰的反馈途径
  4. 优雅地处理错误：将错误转化为学习机会
  5. 提供控制：允许用户修改输入和输出
  6. 为可访问性而设计：确保应用对所有用户都可用
  7. 平衡自动化与人工干预：知道何时需要人工审查

实现表

UX 考量技术实现应用类型
响应可变性温度参数控制文本和聊天应用
响应质量有效的系统提示和护栏所有应用
提示优化关于提示结构的清晰指导所有应用
错误处理信息性错误消息所有应用
上下文管理对话状态管理聊天应用
结果相关性向量相似性阈值搜索应用
内容安全内容过滤参数图像生成

来源

  • 06-text-generation-apps/README.md:580-600
  • 07-building-chat-applications/README.md:98-113
  • 12-designing-ux-for-ai-applications/README.md:52-100

结论

AI 应用的有效 UX 设计需要仔细考虑可用性、可靠性、可访问性和令人愉悦性。实施适当的信任和透明度机制可确保用户对系统的能力有适当的信心。通过集成适当的反馈循环和设计协作，开发人员可以创建提供有价值且令人满意的用户体验的 AI 应用。

请记住，不同的 AI 应用类型（文本生成、聊天、搜索、图像生成）具有独特的 UX 考量，应根据其特定上下文和用户需求进行解决。