随着大模型（LLMs）技术的飞速发展，用户界面（UI）正在经历一场根本性的变革。传统上，用户体验（UX）精心围绕视觉和导航元素构建，例如按钮、表单、菜单和页面。而如今，我们正目睹一种新的范式——模型本身成为主要的交互界面。这不仅仅是AI集成的问题，更是从根本上重新思考产品设计。本文将深入探讨如何构建以大模型为核心的产品体验，以及这种转变带来的机遇与挑战。
UI范式的转变：从UI中心到提示词中心
传统的UI设计依赖于视觉上的可供性（Affordance），用户看到一个按钮，知道它可以被点击，并且期望得到特定的响应。这种设计模式在过去几十年里，主导了软件开发领域。然而，这种方式也存在局限性：需要用户学习特定的交互模式，操作流程较为繁琐，对于复杂任务的处理效率较低。
大模型优先的设计理念则截然不同，它允许用户以自然语言表达意图。系统解析这些意图，并利用AI推理来确定下一步行动。用户不再需要机械地点击按钮和填写表单，而是可以通过与大模型进行自然对话，完成各种复杂的任务。
这种提示词（Prompt）中心模型赋予用户更大的权力：
- 更少的点击，更多的结果： 用户只需通过简洁的提示词，即可触发复杂的流程和功能，大大减少了操作步骤。
- 动态、灵活的输入： 用户可以根据自己的需求，自由地组合和修改提示词，实现个性化的交互体验。
- 对话式的用户体验： 用户可以像与真人交谈一样，与大模型进行互动，获得更加自然流畅的体验。
这种转变不仅加速了产品原型设计，降低了非技术用户的入门门槛，也使得用户体验更加直观和高效。例如，传统的图片编辑软件需要用户掌握各种复杂的工具和参数，而基于大模型的图像生成应用，用户只需输入一段描述性的文字，即可生成高质量的图像。
技术深潜：将大模型嵌入用户体验
真正的魔力在于将大模型不仅仅视为一个功能，而是作为整个用户流程的编排者。诸如LangChain之类的技术正在使这一想法成为现实。LangChain提供了一套强大的工具和框架，可以帮助开发者轻松地将大模型集成到应用程序中，并构建复杂的用户交互流程。
- 提示词管道（Prompt Pipelines）： 传统应用程序的流程是硬编码的，而大模型驱动的应用程序则可以通过提示词来启动任务。LangChain允许开发者动态地链接响应、工具和决策逻辑，实现高度灵活的用户交互流程。例如，用户可以通过一个提示词来完成多个步骤的操作，例如“帮我预订明天上午十点从北京到上海的机票，并且预订一家靠近外滩的酒店”。LangChain可以将这个提示词分解为多个子任务，分别调用不同的API，最终完成用户的需求。
- 语义路由（Semantic Routing）： 通过基于嵌入（Embedding）的查找，我们可以根据用户的意图来确定要触发哪个工具或内容。这就像一个AI交换机，理解上下文，而不是关键字。例如，用户输入“我想学习关于量子计算的知识”，系统可以通过语义分析，将用户引导到相关的学习资源或专家，而不需要用户手动搜索。这种方式可以大大提高信息检索的效率和准确性。
- 记忆层（Memory Layers）： 通过记忆进行个性化：用于上下文的短期会话记忆，用于用户历史的长期记忆。结果呢？大模型可以记住用户的偏好并进行适应。例如，大模型可以记住用户的历史搜索记录、购买记录和浏览记录，从而为用户推荐更加个性化的内容和服务。这种方式可以大大提高用户的满意度和忠诚度。
真实案例：用于支持的会话式AI
考虑一个客户支持聊天机器人。传统上：
- 用户从菜单中选择问题。
- 填写表单。
- 等待工单解决。
现在有了大模型：
- 用户用自然语言输入问题。
- 系统使用嵌入来检索上下文。
- LangChain编排流程（例如，总结问题、查询数据库、生成响应）。
结果：更快的解决方案、更好的体验和最小的UI摩擦。传统的客户支持系统通常需要用户经历漫长的等待和繁琐的操作，而基于大模型的聊天机器人可以提供更加快速和便捷的服务。例如，用户可以通过简单的对话，解决常见的问题，例如查询订单状态、修改个人信息或申请退款。这种方式可以大大提高客户满意度和降低客户服务成本。
数据支撑： 据麦肯锡的报告显示，采用AI驱动的客户服务，可以将客户满意度提升20%，同时降低运营成本30%。
挑战与思考
这种以模型为先的UX并非没有障碍：
- 延迟和成本： Token使用和模型响应时间需要优化。大模型的推理需要消耗大量的计算资源，并且可能存在一定的延迟。因此，需要对大模型进行优化，例如使用更小的模型、采用缓存机制或优化推理算法，以降低成本和延迟。
- 提示词管理： 构建用于版本控制和测试提示词的系统至关重要。好的提示词可以显著提高大模型的性能，而糟糕的提示词则可能导致大模型产生错误或不准确的输出。因此，需要建立一个完善的提示词管理系统，包括提示词的版本控制、测试、评估和优化，以确保大模型的稳定性和可靠性。
- 信任和安全： 避免幻觉或不适当输出的保障措施。大模型可能会产生幻觉，即生成不真实或不相关的内容。此外，大模型还可能被用于生成有害或不适当的内容，例如恶意软件、虚假信息或仇恨言论。因此，需要建立一套完善的安全机制，例如内容过滤、行为监控和用户举报，以防止大模型被滥用。
然而，这些挑战是可以解决的——而且回报是巨大的。通过不断的技术创新和实践积累，我们可以克服这些挑战，并充分发挥大模型的潜力。例如，可以通过引入知识图谱来减少大模型的幻觉，可以通过强化学习来优化大模型的响应速度，可以通过联邦学习来保护用户的隐私数据。
为以模型为中心的未来而设计
以大模型为中心进行设计不再是实验性的。这是一个竞争优势。随着用户越来越习惯直接与AI互动，依赖于僵化界面的应用程序会感觉越来越过时。未来的应用程序将更加注重用户体验，更加注重个性化服务，更加注重智能化交互。大模型将在其中扮演着越来越重要的角色。
我们认为，未来在于让模型做更多的事情——不仅仅是增强界面，而是成为界面。这需要我们重新思考产品设计，从用户的角度出发，利用大模型的强大能力，创造更加智能、便捷和个性化的用户体验。例如，未来的智能家居系统可以通过大模型理解用户的需求，自动调节温度、灯光和音乐，而无需用户手动操作。未来的教育系统可以通过大模型为学生提供个性化的学习计划和辅导，帮助学生更好地掌握知识。
前瞻预测： 据Gartner的预测，到2025年，超过70%的企业将采用AI驱动的用户界面，以提升用户体验和效率。
结语：拥抱大模型，重塑用户体验
无论您是构建客户工具、生产力平台还是创意应用程序，请考虑这一点：您的下一个重要功能可能不是一个按钮——而可能是一个提示词。拥抱大模型，重塑用户体验，这不仅是技术发展的趋势，更是企业赢得竞争的关键。
让我们一起探索AI和产品设计的交叉点。想知道这如何适用于您的产品？让我们来谈谈。现在是时候重新思考您的产品设计，将大模型融入到核心业务流程中，为用户提供更加智能、便捷和个性化的体验。未来的产品将更加注重用户体验，更加注重智能化交互，大模型将在其中扮演着越来越重要的角色。现在就行动起来，加入这场变革，共同创造一个更加美好的未来！