目录
- 一、调研、评测
- 1.1 Kimi
- 1.1.1 使用体验
- 1.1.2 BUG描述
- 1.1.3 结论
- 1.2 讯飞星火
- 1.2.1 使用体验
- 1.2.2 BUG描述
- 1.2.3 结论
- 二、分析
- 2.1 开发时间估计
- 2.2 同类产品对比排名
- 2.3 软件工程方面的建议
- 2.4 BUG 存在的原因分析
- 三、建议和规划
- 3.1 市场概况
- 3.2 市场现状
- 3.3 市场与产品生态
- 3.4 产品规划
一、调研、评测
1.1 Kimi
1.1.1 使用体验
介绍和使用软件:
使用截图
Kimi是由Moonshot AI开发的智能助手,旨在通过多种方式协助用户解决问题。以下是Kimi的主要功能:
- 多语言对话:Kimi能够流畅地进行中文和英文的对话,帮助用户解答疑问和提供所需信息。
- 文件处理:用户可以上传多种格式的文件,如TXT、PDF、Word、PPT和Excel,Kimi能够阅读并理解文件内容,为用户提供相关回复。
- 网页内容解析:Kimi能够解析用户提供的网址内容,结合网页信息回答用户的问题。
- 搜索能力:Kimi具备搜索能力,可以结合搜索结果为用户提供更全面的回答。
- 数学计算:Kimi能够处理基础的数学问题,包括但不限于加减乘除等运算。
- 翻译服务:Kimi能够提供不同语言之间的文本翻译。
- 编程指导:对于编程相关的问题,Kimi AI助手能够提供指导和代码示例。
优缺点分析:
优点:
Kimi AI助手能够快速响应用户的请求,提供即时的反馈。
支持多种文件格式和网页内容解析,增加了使用的灵活性。
如图所示
,成功解析了所给的.csv文件,并按照要求输出所想要的内容。
如图所示
,成功解析了所给的.txt文件,并按照要求输出所想要的内容。
如图所示
,成功解析了所给的图片文件,并按照要求输出所想要的内容。
如图所示
,成功解析了所给的网页,并按照要求给出所想要的内容。
通过搜索能力,Kimi能够提供基于最新信息的回答。
能够处理较大的数据量,只要文件的总字数不超过20万字。
界面友好,用户可以通过简单的对话或文件上传来与Kimi交互。
在处理标准问题和常见查询时,准确度较高。
验证Kimi回答标准事实问题的能力
验证Kimi回答常见定义查询的能力
验证Kimi回答历史事件查询的能力
验证Kimi处理标准数学计算问题的能力
验证Kimi回答科学概念查询的能力
验证Kimi解释技术术语的能力
可以帮助检查代码中的错误,同时也可以进行代码补写。
缺点:
对于非常复杂的查询,可能需要提供更多的上下文信息才能给出准确的回答。
需要提供具体信息后才可给出较为符合情况的回答,但回答仍旧不够详细且没有提供更具体一些的计划(如基于这个预算的住宿推荐、景点推荐等)。还需进一步询问。
进一步询问后,才能给出较好的推荐
在处理非常大的文件或数据量时,可能存在一定的时间延迟。
某些功能可能需要用户的进一步指导或更详细的输入才能发挥最大效用。(以下以解析图片文件为例)
给它传入一张图片,希望它根据图片以及所给的文本问题做出回答,但在第一次回答中它答非所问,并没有解析图片文件并给出针对这个题目的回答,而是给出常用知识。
在进一步引导后才能勉强根据我提供的图片中的信息进行回答
提供某个页面的代码向Kimi询问存在的问题如何解决。它提出了许多解决方案,但一一尝试后并没有任何作用。后来经过自行检查修改,发现只是一个很小的错误,页面中的一个图片覆盖住了轮播图的效果。而Kimi并没有发现这个问题,回答的准确度较低。
- 上下文理解局限:在长时间对话或更复杂的上下文关联问题中,助手偶尔会出现无法连续正确理解的情况,导致结果不如预期。
在长时间的对话后,我希望它帮助修改我的代码,但它并没有给出完整的代码。同时在下一次对话中我再次强调它给出完整的代码,但它依旧省略了部分代码,没有正确理解和响应我的需求。
改进意见:
增强自然语言处理能力:
- 利用先进的自然语言处理技术,如上下文感知模型,以更好地理解用户的查询意图和所需的代码上下文。
构建更全面的编程知识库:
- 扩充和更新Kimi AI助手的编程知识库,包括常见的编程问题、错误信息、最佳实践和代码示例,以便在用户提供较少信息时也能提供有用的指导。
实现智能提示和补全功能:
- 开发智能提示系统,当用户开始输入代码相关问题时,系统可以自动提示用户可能需要提供的信息,如错误信息、代码片段等。
提供分步引导:
- 当用户提出的问题缺少必要的上下文信息时,Kimi AI助手可以提供分步引导,逐步询问用户以收集必要的信息。
增强错误诊断能力:
- 通过机器学习技术,训练Kimi AI助手识别和诊断各种编程错误,减少对用户提供详细代码上下文的依赖。
提供模板和示例:
- 提供常见编程问题的标准模板和示例,引导用户按照模板提供必要的信息,以便Kimi AI助手能够更有效地理解和处理问题。
增强多轮对话能力:
- 加强Kimi AI助手的多轮对话能力,使其能够更好地在对话过程中收集和整理用户的问题细节,逐步引导用户提供足够的上下文信息。
采访其他用户记录:
a. 采访对象的背景:
- 采访对象是一位软件工程专业的大三学生。选择她的原因是她对软件开发有一定的了解,同时对探索新事物充满好奇心,能提供技术角度和易用性方面的反馈。
b. 描述采访对象实际使用的产品栏目:
- 她主要使用了文本生成、对话问答功能。她比较常用的是让它代替百度,帮助解决一些问题。
c. 采访对象使用软件的过程中会遇到的问题和亮点:
- 问题:上下文理解能力可能还是需要再优化;有时明明之前已经指正过这个错误,但是在帮助修改东西的时候,还是会出现那个问题,准确度有待提高。
- 亮点:她发现Kimi提供的长文本支持真的很不错。同时Kimi的回答会更加全面,而且更能直击问题本质。
d. 采访对象觉得从用户体验的角度来说需要改进的地方有哪些:
- 优化算法:建议软件能够根据用户反馈的问题优化算法,提高上下文理解能力和回答的准确度。
- 及时更新数据库:使用发现其数据库的更新不够及时,在获取最新信息上可能存在过时性。希望能够及时更新最新的数据库。
采访截图如下
软件开发团队可能没有意识到初始用户会碰到的困难,**原因
** 可能有以下几点:
缺乏足够用户反馈:开发团队可能没有建立有效的用户反馈渠道,或者没有定期收集和分析用户反馈。用户反馈对于产品改进至关重要,它可以帮助团队了解用户需求和使用体验 。
假设与实际不符:团队可能基于自己的假设进行设计和开发,而没有充分考虑用户的实际使用场景和需求。这可能导致产品功能不符合用户的期望。
缺乏用户研究:开发团队可能没有进行足够的用户研究,包括用户访谈、调查问卷、用户测试等,这些都是获取用户需求和体验的重要手段。
技术导向而非用户导向:有时候团队可能过于关注技术实现,而忽视了用户体验。这可能导致产品虽然技术上先进,但用户却觉得难以使用。
资源和时间限制:在有限的时间和资源下,团队可能无法对所有潜在的用户问题进行充分的测试和修正。
1.1.2 BUG描述
BUG发生时的测试环境:
**操作系统环境和版本
**:
- Windows 11 家庭中文版,操作系统版本 22631.4169
**浏览器环境和版本
**:
- Microsoft Edge,版本 129.0.2792.79 (正式版本) (64 位)
BUG 1:部分数学概念不够清晰,未能准确理清楚题意给出正确的回答
发生的时间段及前因后果:
- 发生时间:2024年10月11日 10:00-10:30
- 前因:向Kimi询问一个数学问题“3除五等于5除以3吗?”
- 后果:Kimi并没有正确理解数学问题中相关的概念,给出了错误的回答。
Bug的可复现性及具体复现步骤:
可复观性:
在涉及“除”和“除以”的概念区别问题时,必然发生。
复观步骤:
- 注册/登录并使用Kimi AI助手
- 向它询问涉及“除”和“除以”这两个概念的数学计算问题,例如“3除5等于5除以3吗?”,也可在此基础上增加其他的计算(加、减、乘)
- 观察Kimi是否能够正确识别“除”和“除以”这两个不同的概念,从而给出正确的结果。
Bug具体情况描述:
具体现象:
向Kimi询问涉及“除”和“除以”的数学计算问题,例如“3除5等于5除以3吗?”,或者在此基础上增加其他的计算(加、减、乘)。两个数相除有两种读法——“除”和“除以”。被除数读在前用“除以”,而除数读在前则用"除",例如“5/3” 读作“5除以3”或读作“3除5”。但Kimi并没有正确理解和处理这两个概念,而是都理解为“除以”。
简单计算涉及“除”和“除以”这两个概念,答案应该是等于的
针对这个概念问题,再次进行更进一步(增加其他运算)的测试,依旧不能正确区别“除”和“除以”的概念。
自圆其说:“除” 和 “除以” 在数学中是有明确区分且被广泛认知和应用的概念,不能混为一谈。一个准确的数学助手应该能够正确识别并处理这些不同的数学表述,给出符合数学定义的正确回答。
例如,当用户提出这个特定问题时,期望得到的是对两个概念的准确解释以及对问题的正确判断,即 “3 除 5 等于 5 除以 3,但二者概念不同” 这样的回答。如果 Kimi 只是简单地认为二者相同且没有进行概念区分,就违背了用户对一个工具应有的准确性和专业性的期望,所以可以确定这是一个需要修复的 Bug,而不是一个合理的 Feature 或者乌龙情况。
BUG分析:
一、量化标准说明
五颗星
:致命性系统故障,致命性安全性漏洞,用户体验严重影响。四颗星
:严重系统故障,服务器鉴权漏洞或重要数据泄露,用户体验较差。三颗星
:中等系统故障,一般安全风险,可能导致数据处理错误或生成误导性信息,对用户决策可能产生负面影响,用户体验感受到一定影响。两颗星
:轻微系统故障,较小安全风险,某些功能部分失效,但用户可以通过替代方法来继续使用软件解答问题,用户体验略有影响。一颗星
:非常轻微的问题,几乎无安全风险,对用户体验影响极小。
二、可能成因分析
- 可能是在对数学概念的理解和处理逻辑设计上存在缺陷。在开发过程中,可能没有对“除”和“除以”这样的特定数学概念进行细致的区分和处理,导致程序在遇到这类问题时,统一按照“除以”的逻辑进行处理。
- 类比个人项目经历,比如在开发一个文本分析工具时,如果没有对特定的词汇进行准确的定义和区分处理,就可能会出现类似的错误理解问题。例如在分析情感倾向时,如果没有区分“积极”和“非常积极”的概念,可能会导致分析结果不准确。
三、严重性分析
- 系统功能:从系统功能角度看,虽然这只是在特定的数学概念处理上出现问题,但数学计算和概念理解是很多应用场景中可能会用到的功能。不过,这个问题并不影响整个系统的核心功能运行,只是在涉及特定数学问题时会给出错误答案。
- 安全性:此 BUG 对安全性基本没有影响。因为这个问题不涉及任何安全漏洞或数据泄露风险。
- 用户体验:在用户体验方面,如果用户在使用过程中经常遇到这类数学问题,而得到错误的回答,会对用户的信任度产生一定影响,尤其是对于需要准确数学解答的用户来说,可能会导致他们对工具的可靠性产生怀疑。综合来看,这个 BUG 的严重性整体可评为三颗星。
四、可量化指标理由
评为三颗星的理由主要是:这个 BUG 既不是严重影响系统核心功能的故障,也没有带来特别重大的安全风险,但在用户体验方面会有一定的负面影响,尤其是对于有特定数学需求的用户。不过,这种影响不至于让用户完全无法使用该工具,所以综合考虑评为三颗星较为合适。
五、预期及改进建议
- 预期表现:当用户提出涉及“除”和“除以”的问题时,工具应该能够准确区分这两个概念,并给出正确的解释和计算结果。例如,对于“3 除 5 等于 5 除以 3 吗?”这个问题,应该回答“3 除 5 等于 5 除以 3,‘3 除 5’表达式为 5÷3,‘5 除以 3’表达式也为 5÷3,但二者概念不同”。
- 设计改进:在程序的数学处理模块中,专门添加对“除”和“除以”概念的区分处理逻辑。可以通过关键词识别的方式,当检测到“除”这个关键词时,自动将后面的数字作为被除数,前面的数字作为除数进行计算和解释;当检测到“除以”关键词时,按照正常的顺序进行计算和解释。同时,为了提高准确性,可以建立一个数学概念词典,将类似的容易混淆的数学概念都纳入其中,以便在处理问题时进行准确的查询和应用。
六、其他分析
可以考虑对工具进行更广泛的数学概念测试,不仅局限于“除”和“除以”,还可以包括其他容易混淆的数学概念,如“约等于”和“等于”、“质数”和“合数”等,以确保工具在数学处理方面的准确性和可靠性。同时,可以收集用户的反馈,及时发现和修复类似的问题,不断提升工具的质量和用户体验。
BUG 2 :对于较模糊的查询/询问,即多重歧义句,未能正确处理“模糊”导致的各种情况,或是进一步向用户询问,而是直接给出不符合预期的答案
发生的时间段及前因后果:
- 发生时间:2024年10月11日 11:00-11:30
- 前因:向Kimi询问一个问题“小明从家到公园用了一个半小时,同样的路程和速度走三次是不是用了一个半小时?”
- 后果:Kimi并没有正确发现问题中存在的歧义,向用户进一步询问,或者给出多种情况下的不同解读,而是直接给出了它认为的回答。
Bug的可复现性及具体复现步骤:
可复观性:
在涉及多重歧义问题时,必然发生。
复观步骤:
- 注册/登录并使用Kimi AI助手
- 向它询问涉及多重歧义的问题,例如“三个小时半等于三个半小时吗?”这类容易出现歧义的问题。
- 观察Kimi是否能够发现语句的歧义,进一步询问,或是给出不同解读。
Bug具体情况描述:
具体现象:
向Kimi提出一个具有歧义的问题“小明从家到公园用了一个半小时,同样的路程和速度走三次是不是用了一个半小时?”,但KImi并没有发现语句中存在的歧义并向用户进一步询问具体的意思,或是给出不同解读下的答案,而是直接以最字面上的意思来解读这个问题。一个半小时既可以理解为0.5小时,也可以理解为1.5小时,当将第一个“一个半小时”理解为0.5小时,将后一个“一个半小时”理解为1.5小时时,这句话就是正确的,除此之外的解读下这个答案是错误的。
针对这个再次提出一个具有歧义的问题,观察Kimi的回答发现,它还是不能发现语句中存在的歧义。当三个半小时理解为3*0.5=1.5小时时,答案应为不等价的。
自圆其说:“小明从家到公园用了一个半小时,同样的路程和速度走三次是不是用了一个半小时?” 以及 “三个小时半等于三个半小时吗?” 这类问题中存在的歧义是客观且合理的语言现象。在日常交流和各种文本中,歧义的出现并不罕见。人们在理解这些问题时,会根据不同的语境和理解方式产生不同的答案。
对于一个智能助手来说,准确理解用户的问题并给出恰当的回答是其核心功能之一。如果不能正确处理歧义问题,就可能导致用户得到错误的信息,从而影响用户对智能助手的信任和使用体验。
当用户提出一个有歧义的问题时,智能助手可以回复 “这个问题可能有多种理解方式,请问你具体指的是哪种情况呢?” 或者 “这个问题存在歧义,以下是几种可能的解释…… 你想问的是哪一种呢?” 这样的回应方式既体现了智能助手的智能性,也满足了用户对准确答案的需求。
而在当前出现的问题中,Kimi 没有对歧义问题进行正确处理,直接给出了一个可能不准确的答案,这与用户对智能助手的预期功能不符。
BUG分析:
一、量化标准说明
同上。
二、可能成因分析
- 可能是自然语言处理算法在处理歧义问题时的能力不足。在设计程序时,可能没有充分考虑到各种可能出现的歧义情况,缺乏对模糊语句的深入分析和进一步询问用户的机制。例如在开发一个智能客服系统时,如果没有对用户的问题进行充分的语义理解和歧义判断,就可能会给出不准确的回答。
- 也有可能是训练数据中缺乏足够的歧义问题样本,导致模型在遇到这类问题时无法正确处理。
三、严重性分析
- 系统功能:从系统功能角度看,虽然在处理歧义问题时出现错误,但不影响大部分常规问题的处理。只是在特定的歧义问题场景下会给出错误答案。
- 安全性:此 BUG 对安全性无较大影响。
- 用户体验:在用户体验方面,当用户提出有歧义的问题时,如果得到错误的回答,会降低用户对工具的信任度和满意度。尤其是对于需要准确理解问题含义的用户来说,可能会导致他们对工具的可靠性产生怀疑。
四、可量化指标理由
综合来看,这个 BUG 的严重性整体可评为三颗星。理由是:这个 BUG 对系统功能的影响相对较小,主要是在特定的歧义问题上出现错误。同时,不涉及安全风险,但对用户体验的影响有时可能很大,会在一定程度上降低用户的满意度和信任度。
五、预期及改进建议
- 预期表现:当遇到有歧义的问题时,工具应该能够识别出歧义,并向用户进一步询问具体的意思,或者给出不同解读下的可能答案。例如,对于“小明从家到公园用了一个半小时,同样的路程和速度走三次是不是用了一个半小时?”这个问题,工具可以回复“这个问题存在歧义,‘一个半小时’可能有不同的理解。请你明确一下‘一个半小时’具体是指 1.5 小时还是 0.5 小时,以便我给出更准确的回答。”
- 设计改进:在自然语言处理模块中,增加对歧义问题的检测和处理逻辑。可以通过建立歧义问题库,对常见的歧义表达方式进行识别。当检测到歧义问题时,自动向用户发起询问,以确定问题的具体含义。同时,可以利用机器学习算法,不断学习和优化对歧义问题的处理能力,提高回答的准确性。
六、其他分析
可以对用户的提问进行更深入的语义分析,不仅仅局限于字面的理解。可以结合上下文、常识和领域知识,更好地判断问题的含义和可能的歧义。同时,可以收集用户反馈,及时发现和处理新出现的歧义问题,不断提升工具的性能和用户体验。
1.1.3 结论
定量评价
总分可以设定为 100 分,从功能、性能、用户体验等多个维度进行打分。
功能完整性(40 分):
- 多语言对话(5 分):能够流畅进行中文和英文对话,快速响应,得 4 分。
- 文件处理(8 分):支持多种格式文件,解析准确,得 6 分。但在处理大文件时有一定延迟,扣 2 分。
- 网页内容解析(5 分):能准确解析网页信息,得 4 分。
- 搜索能力(5 分):结合搜索结果提供全面回答,得 4 分。
- 数学计算(5 分):除了“除”和“除以”的概念问题外,其他基础计算准确,得 4 分,因该 BUG 扣 1 分。
- 翻译服务(4 分):提供准确的文本翻译,得 3 分。
- 编程指导(8 分):能检查代码错误和进行代码补写,得 6 分。在处理复杂问题时需要更多指导,扣 2 分。
性能表现(30 分):
- 响应速度(10 分):大部分情况下快速响应,但处理大文件和复杂问题时可能有延迟,得 7 分。
- 数据处理能力(10 分):能处理较大数据量,但超过一定规模有延迟,得 7 分。
- 稳定性(10 分):在测试过程中未出现明显的崩溃或故障,得 8 分。
用户体验(30 分):
- 界面友好度(10 分):界面简洁,易于交互,得 8 分。
- 准确性(10 分):在处理标准问题和常见查询时准确度较高,但复杂和模糊问题准确度受影响,得 7 分。
- 上下文理解(10 分):在长时间对话和复杂上下文关联问题中偶尔出现理解错误,得 6 分。
综合得分:45+68+45+45+44+34+710+710+810+810+710+610 = 75 分。
定性评价
d) 好,不错
:它具有多种实用功能,如多语言对话、文件处理、网页解析、编程指导等,并且在处理标准问题和常见查询时表现较好,但在处理复杂问题、大文件以及一些特定的数学概念时存在不足。同时,用户体验方面也有提升的空间,如增强上下文理解、提高准确性等。
1.2 讯飞星火
1.2.1 使用体验
介绍和使用软件:
讯飞星火是科大讯飞推出的一款大模型产品,具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态交互等核心能力。用户可以通过讯飞星火网站进行注册和使用,同时讯飞星火也支持iOS、Android、小程序和H5平台。
使用截图
优缺点分析:
- 优点:
- 功能强大:提供长文本生成、多语种支持、智能标点预测、多语言多风格语音合成等功能。
- 数据量:讯飞星火使用了TB级的训练数据和亿级的参数进行模型训练,使其在处理长文本序列方面表现出色 。
- 界面:用户界面友好,交互布局清晰,功能层级有序,提升了用户体验 。
- 准确度:在多个测试集和评测中,讯飞星火的认知大模型展现出高准确率和理解能力 。
- 快速响应:采用流式接口设计,首帧响应快,处理大量请求效率高。
- 安全可靠:服务稳定,达到等保三级标准,数据加密与访问控制确保用户隐私安全。
- 缺点:
- 专业领域限制:尽管讯飞星火在通用能力上表现出色,但在特定专业领域如医学、法律等方面可能需要更多的专业数据进行训练以提高准确性。
- 对复杂问题的回答深度有限:
- 虽然能够回答大部分问题,但对于一些非常专业、深入的问题,回答可能不够全面和深入。例如在一些前沿科技领域的复杂问题上,可能只能提供较为表面的答案。
- 在进行复杂的逻辑推理和分析时,有时会出现不够准确的情况。
- 偶尔出现错误信息
- 在某些情况下,可能会给出错误的答案。虽然这种情况不常见,但一旦出现会影响用户对其的信任度。
- 对于一些数据性的问题,可能由于数据来源不准确或更新不及时,导致答案错误。
- 创造性不足
- 在面对一些需要创意和想象力的问题时,回答可能比较中规中矩,缺乏足够的创新性。例如在创意写作、设计方案等方面,可能无法提供令人惊艳的答案。
- 上下文理解仍有提升空间
- 虽然在多轮对话中有一定的上下文理解能力,但在一些复杂的对话场景中,可能会出现理解错误的情况。例如,当问题的逻辑关系较为复杂时,可能无法准确把握用户的意图。
改进意见:
- 增加专业领域定制:提供更多专业领域的定制化服务,以满足不同行业用户的需求。
- 持续扩充训练数据:不断收集和整理更多的文本数据,包括新兴领域、小众文化等方面的内容。确保在回答各种问题时都能有足够的知识储备。
- 改进上下文记忆机制:优化上下文记忆模块,使其能够更好地记住多轮对话中的关键信息和逻辑关系。可以采用更先进的记忆网络技术,提高上下文理解的准确性。
- 增强对话逻辑分析能力:对用户的问题进行更深入的逻辑分析,理解问题的意图和背景。可以引入对话逻辑分析引擎,辅助理解复杂的对话场景。
- 引入创意生成算法:研究和开发创意生成算法,使其能够在回答问题时提供更具创新性的答案。可以借鉴创意写作、设计等领域的方法,提高创意水平。
采访其他用户记录:
a. 采访对象的背景:
- 采访对象是一位软件工程专业的大三学生。选择她的原因是她对软件开发有一定的了解,同时对新技术充满好奇心,能提供技术角度和易用性方面的反馈。她的需求是在课业和项目开发中快速获取信息和解决方案。
b. 描述采访对象实际使用的产品栏目:
- 她主要使用了文本生成、代码补全、逻辑推理和文档问答功能。她尝试用这些功能来解决他在课程项目中遇到的问题。
c. 采访对象使用软件的过程中会遇到的问题和亮点:
- 问题:在使用代码补全功能时遇到了一些困难,比如模型有时会生成不兼容的代码片段,需要手动调整。
- 亮点:她发现文本生成和文档问答功能非常有帮助,能够快速提供概念解释和资料总结,节省了她的时间。
d. 采访对象觉得从用户体验的角度来说需要改进的地方有哪些:
- 提升代码补全准确度:建议软件能够对代码补全这个功能进行训练和优化,提供准确度更高的回答。
- 反馈机制:需要一个更直接的问题反馈渠道,以便用户在使用过程中遇到问题时能够及时得到帮助。
采访截图如下
1.2.2 BUG描述
BUG发生时的测试环境:
**操作系统环境和版本
**:
- Windows 11 家庭中文版,操作系统版本 22631.4169
**浏览器环境和版本
**:
- Microsoft Edge,版本 129.0.2792.79 (正式版本) (64 位)
BUG 1 :在绘图大师的功能板块,对于上下文的记忆和理解存在问题
发生的时间段及前因后果:
- 发生时间:2024年10月11日 17:00-17:30
- 前因:向讯飞星火提供“蝴蝶 花丛 绿意盎然”的绘画主题生成一个图片,而后又希望其“在此基础上加上蜜蜂采蜜的画面”。
- 后果:讯飞星火并没有正确理解问题,并保留上下文的记忆,而是重新生成了一张只有蜜蜂采蜜的画面的图片。
Bug的可复现性及具体复现步骤:
可复现性:在绘图功能中,只要涉及上下文关联的绘图要求,必然会发生“无法保留上一次生成的图片的记忆并在此基础上进行部分修改”的情况。
复现步骤:
- 注册/登录并使用讯飞星火
- 向它提出多步骤的绘图需求。
- 观察它是否能够保留上下文记忆生成符合预期的图片。
Bug具体情况描述:
在使用绘图大师功能板块时,我首先提供了“蝴蝶、花丛、绿意盎然”的绘画主题,生成了一张相应的图片。
接着要求在此基础上加上蜜蜂采蜜的画面,然而讯飞星火没有正确理解用户的意图,没有保留之前的上下文记忆,而是重新生成了一张只有蜜蜂采蜜画面的图片。
多次测试:提供“蓝天 大海 沙滩”的主题
接着要求它在此基础上加上人群,发现它并没有保留上下文记忆
这明确显示了讯飞星火没有正确处理用户的连续指令,没有实现对上下文的记忆和理解。
自圆其说:这种情况确实是一个 Bug,而不是 Feature 或乌龙情况。因为在一个合理的绘图功能中,用户期望能够在已有画面的基础上进行进一步的修改和完善,就如同在图形编辑软件中,用户可以逐步添加元素到一个图像中。而讯飞星火在这个场景下没有满足用户的合理期望。
BUG分析:
一、量化标准说明
同上。
二、可能成因分析
- 可能是在绘图大师功能的设计中,没有建立有效的上下文记忆机制。在处理连续的指令时,没有将之前的生成结果和用户的新要求进行有效的关联和整合。类比在开发一个文档编辑软件时,如果没有实现对文档编辑历史的记忆和跟踪,用户在进行多次修改时就会感到不便。
- 也有可能是对用户指令的解析不够准确,没有正确识别出
“在此基础上”
这样的关键表述,导致将新的指令误解为一个全新的独立任务。
三、严重性分析
- 系统功能:从系统功能角度看,虽然不影响绘图大师的基本生成功能,但在处理连续任务和上下文相关的需求时出现问题,限制了功能的灵活性和实用性。
- 安全性:此 BUG 对安全性无较大影响。
- 用户体验:在用户体验方面,可评为两颗星。当用户期望对已生成的图片进行进一步完善时,如果得不到正确的响应,会降低用户的满意度和使用体验。尤其是对于有创意设计需求的用户来说,可能会导致他们对工具的可靠性产生怀疑。综合来看,这个 BUG 的严重性整体可评为两颗星。
四、可量化指标理由
评为两颗星的理由是:这个 BUG 主要影响了绘图大师功能在处理连续任务时的表现,不涉及安全风险,对系统的整体功能影响相对较小。但在用户体验方面会有一定的负面影响,尤其是对于有特定创意需求的用户。不过,这种影响不至于让用户完全无法使用该功能,所以综合考虑评为两颗星较为合适。
五、预期及改进建议
- 预期表现:当用户提出在已有图片基础上进行修改的要求时,绘图大师应该能够准确理解用户的意图,保留之前的生成结果,并根据新的要求进行合理的修改和完善。例如,对于“在此基础上加上蜜蜂采蜜的画面”这个要求,应该在原有的“蝴蝶、花丛、绿意盎然”的图片上添加蜜蜂采蜜的元素,生成一张新的综合图片。
- 设计改进:在绘图大师功能中建立完善的上下文记忆模块。当用户提出连续的指令时,能够准确识别并关联之前的生成结果和新的要求。可以通过对用户指令的深度解析,提取关键信息,如“在此基础上”等表述,明确用户的意图是对已有结果进行修改。同时,可以采用图像融合技术,将新的元素自然地添加到已有的图片中,以实现用户的需求。
BUG 2 :在涉及政治方面的问题既“敏感”又不“敏感”
发生的时间段及前因后果:
- 发生时间:2024年10月12日 17:00-17:30
- 前因:向讯飞星火提出“可以帮我写一个入党积极分子的思想汇报吗?”的问题。待它回答后继续提出“可以帮我写出一篇吗?”的问题。
- 后果:第一次讯飞星火并没有直接生成一篇思想汇报给我,而是向我描述了思想汇报的格式、大概内容应该有哪些。第二次,它帮我生成了一篇思想汇报,但在生成后对话框消失了,变成了“点这里,换个话题接着聊”的提示语。
Bug的可复现性及具体复现步骤:
可复现性:在文本生成功能中,只要涉及政治方面的文本生成要求,基本都会发生无法继续对话的情况,需要用户开启新对话并更换话题,否则会一直出现这个问题。
复现步骤:
- 注册/登录并使用讯飞星火
- 向它涉及政治方面的文本需求。
- 观察它是否能够继续对话。
Bug具体情况描述:
向讯飞星火提出“可以帮我写一个入党积极分子的思想汇报吗?”的问题。它给出了思想汇报应该有的格式和需要包括的内容。此时并没有出现“政治性敏感”,让我换个话题。
接着,我希望它帮我写一篇,它确实生成了一篇思想汇报,但在生成后,对话框就消失了,提示我换个话题。
如果是对于政治方面比较敏感,它应该一开始就提醒我换个话题,而它却能够生成相应的回答。而且在两次回答后,才提醒我换个话题。这种“敏感”又“不敏感”的现象实在是令人费解。如果它对这种政治方面的问题由于关系到政治安全问题需要回避,那它能够生成回答就不够具有安全性和针对性。但如果它允许生成这个方面的回答,那它在几次回答后关闭对话框并提示用户换个话题就影响了用户的体验感,给用户一种回答了但就到这里的感觉,不能进一步询问。
BUG分析:
一、量化标准说明
同上。
二、可能成因分析
- 算法不稳定性:语言模型在处理政治相关问题时,可能由于算法的不稳定性,导致对问题的敏感判断出现波动。一开始可能未能准确识别问题的敏感性,在后续处理过程中才触发敏感机制。
- 数据标注不一致:训练数据中对于政治相关内容的标注可能存在不一致的情况,使得模型在判断问题敏感性时出现混乱。
- 动态调整策略:可能存在一种动态调整的策略,模型会根据用户的交互情况和一些外部因素动态调整对问题的敏感判断,但这种调整过程可能不够平滑,导致出现这种既“敏感”又“不敏感”的现象。
三、严重性分析
- 用户体验受损:这种不一致的敏感表现会让用户感到困惑和不满,影响用户对产品的信任和使用体验。尤其是对于需要连续交互以获取更深入信息的用户来说,突然中断对话会极大地降低他们的工作效率。
- 潜在的政治风险:如果对政治问题的处理不当,可能会引发一些政治风险。虽然目前的表现似乎是在避免风险,但这种不稳定的处理方式可能在某些情况下未能充分考虑到潜在的风险因素。
四、可量化指标理由
这个 BUG 可以被评定为三颗星。
理由如下:
中等系统故障方面:在文本生成功能中涉及政治方面的文本生成要求时出现无法继续对话的情况,这表明在特定功能场景下存在一定程度的系统不稳定表现,属于中等程度的系统故障。
一般安全风险方面:虽然目前没有直接的安全漏洞体现,但涉及政治内容的处理如果不当,可能潜在地引发一些难以预估的风险,具有一定的安全隐患。
对用户决策可能产生负面影响方面:如果用户期望通过该工具获取政治相关信息以辅助决策(如撰写思想汇报等),但突然中断对话且无法进一步询问,可能会对用户的决策过程产生负面影响,因为用户可能无法获得完整和连续的信息支持。
用户体验感受到一定影响方面:这种“敏感”又“不敏感”的现象让用户感到困惑和不满,极大地影响了用户在涉及政治相关问题上的使用体验,不再能顺畅地与工具进行交互。
五、预期及改进建议
- 优化算法:对语言模型进行优化,提高其对政治问题的敏感性判断的准确性和稳定性。可以通过增加更多的政治相关训练数据、改进敏感词库等方式来实现。
- 统一数据标注:对训练数据进行全面检查和整理,确保对于政治相关内容的标注一致,避免因标注不一致导致模型判断混乱。
- 提供明确提示:如果问题确实涉及敏感内容,应在用户提问时就给予明确的提示,而不是在回答后才中断对话。这样可以让用户提前了解问题的敏感性,避免不必要的交互中断。
1.2.3 结论
一、定量评价
功能完整性(40 分):
- 多语言对话(5 分):能够较为流畅地进行多语言对话,响应速度较快,得 4 分。
- 文件处理(8 分):支持一定格式的文件处理,但在处理某些复杂格式文件时效果有限,得 5 分。
- 网页内容解析(5 分):能对网页内容进行一定程度的解析,但准确性和全面性有待提高,得 3 分。
- 搜索能力(5 分):结合搜索结果提供的回答较为全面,但有时缺乏针对性,得 4 分。
- 数学计算(5 分):基础数学计算准确,但在处理一些复杂数学问题时表现一般,得 4 分。
- 翻译服务(4 分):翻译质量较高,但在处理一些专业术语和特定语境时可能不准确,得 3 分。
- 编程指导(8 分):能提供一定的编程指导,但深度和准确性有待加强,得 5 分。
性能表现(30 分):
- 响应速度(10 分):响应速度较快,但在处理大量数据和复杂问题时会有一定延迟,得 7 分。
- 数据处理能力(10 分):能够处理较大数据量,但在处理超大规模数据时可能出现性能下降,得 7 分。
- 稳定性(10 分):在测试过程中较为稳定,未出现明显崩溃或故障,得 8 分。
用户体验(30 分):
- 界面友好度(10 分):界面设计简洁大方,易于操作,得 8 分。
- 准确性(10 分):在处理常见问题时准确性较高,但在复杂和模糊问题上容易出现偏差,得 7 分。
- 上下文理解(10 分):有一定的上下文理解能力,但在复杂对话场景中可能出现理解错误,得 6 分。
综合得分:45 + 58 + 35 + 45 + 45 + 34 + 710 + 710 + 810 + 810 + 710 + 610 = 73 分。
二、定性评价
d) 好,不错
:讯飞星火具备多种实用功能,在多语言对话、翻译服务等方面表现较为出色。在处理常见问题和标准查询时,能够提供较为准确的回答。然而,在处理复杂问题、大文件以及特定领域的问题时,还有一定的提升空间。用户体验方面,界面友好度较高,但在准确性和上下文理解方面仍需加强。总体来说,讯飞星火有一定的优势,但也存在一些需要改进的地方,处于“好,不错”的水平。
二、分析
2.1 开发时间估计
Kimi 开发时间估计:
功能模块 | 开发时间估计 |
---|
多语言对话 | 2 - 3 个月 |
文件处理 | 2 个月左右 |
网页内容解析 | 1 - 2 个月 |
搜索能力 | 2 个月左右 |
数学计算 | 1 个月左右 |
翻译服务 | 2 - 3 个月 |
编程指导 | 3 个月左右 |
响应速度优化 | 1 - 2 个月 |
数据处理能力提升 | 2 - 3 个月 |
稳定性保障 | 1 - 2 个月 |
界面设计 | 1 个月左右 |
上下文理解能力增强 | 2 - 3 个月 |
讯飞星火开发时间估计:
功能模块 | 开发时间估计 |
---|
多语言对话 | 2 - 3 个月 |
文件处理 | 2 个月左右 |
网页内容解析 | 1 - 2 个月 |
搜索能力 | 2 个月左右 |
数学计算 | 1 个月左右 |
翻译服务 | 2 - 3 个月 |
编程指导 | 3 个月左右 |
绘图大师功能(假设开发类似功能) | 3 - 4 个月 |
响应速度优化 | 1 - 2 个月 |
数据处理能力提升 | 2 - 3 个月 |
稳定性保障 | 1 - 2 个月 |
界面设计 | 1 个月左右 |
上下文理解能力增强 | 2 - 3 个月 |
一、功能复杂
多语言对话需大量语言数据训练和处理各种语言差异;文件处理涉及多种格式解析;网页内容解析要应对复杂网页结构和技术难题;搜索能力需整合算法和筛选结果;数学计算要处理复杂问题;翻译服务需大量语料库训练;编程指导要深入了解编程语言;绘图大师功能涉及图像生成和处理技术;响应速度、数据处理能力、稳定性等也都需要大量优化工作;界面设计要考虑用户体验。每个功能模块都有其独特的复杂性,需要一定时间开发和测试。
二、团队协作与技术挑战
开发需多个团队成员协同,沟通协调耗费时间。同时可能面临算法性能、数据处理、服务器负载等技术挑战,解决这些挑战需要时间进行研究和实验。且不断的测试和优化也需要时间来确保软件质量和性能。
综上所述,综合考虑功能复杂性、团队协作和技术挑战等因素,两者开发时间估计较为相似,开发一个类似 Kimi AI 助手或讯飞星火这样的软件可能需要大约 20-27个月的时间。但具体时间可能会因团队技术水平、开发经验等因素有所不同。
2.2 同类产品对比排名
软件名称/对比方面 | 优势 | 不足 | 排名估计 |
---|
Kimi AI 助手 | 多语言对话响应快、支持多种文件格式解析、界面友好、处理标准问题准确度较高、能检查代码错误和补写 | 处理复杂查询需更多上下文信息、处理大文件和复杂问题有延迟、某些功能需进一步指导、对复杂或模糊问题准确度受影响、上下文理解有局限 | 在同类产品中处于中等偏上水平,可排在中档前列 |
讯飞星火 | 功能强大,提供长文本生成、多语种支持等核心能力;数据量大,处理长文本序列出色;界面友好,交互布局清晰;准确度较高;快速响应;安全可靠 | 专业领域准确性待提高、对复杂问题回答深度有限、偶尔出现错误信息、创造性不足、上下文理解有提升空间 | 在同类产品中处于中等水平,可排在中档 |
2.3 软件工程方面的建议
软件名称/方面 | 需求管理 | 设计质量 | 开发过程管理 | 测试与质量保证 |
---|
Kimi | 加强用户需求调研,尤其针对复杂查询和上下文理解等方面的需求;建立更有效的需求变更管理机制,及时响应用户反馈 | 优化自然语言处理算法,提高对复杂问题的处理能力;增强系统架构设计,提升处理大文件和复杂问题时的性能;提高界面交互设计的个性化程度 | 加强代码质量管理,确保代码在处理各种复杂场景时的稳定性;采用敏捷开发方法提高开发效率,快速响应市场变化;加强团队协作,提高沟通效率 | 加强测试力度,覆盖更多复杂场景和特殊情况;建立完善的质量保证体系,持续提升软件质量和用户体验 |
讯飞星火 | 深入了解不同专业领域用户的需求,提供更多专业领域定制化服务;加强用户反馈收集和处理,及时调整产品功能;准确把握用户在涉及政治问题方面的需求,建立稳定一致的敏感判断机制 | 进一步优化算法设计,提高对复杂问题的深度分析和回答能力;增强上下文记忆机制设计,提升多轮对话的准确性;提高界面的易用性和引导性;完善涉及政治问题的处理设计,确保敏感判断的稳定性和准确性 | 加强代码审查和测试,确保代码在不同环境下的稳定性;提高开发效率,及时更新数据和算法以提高准确性;加强团队协作,整合不同专业领域的知识;加强对涉及政治问题处理代码的审查 | 加强测试的针对性,特别是针对专业领域和复杂逻辑问题的测试;建立全面的质量保证体系,确保产品的安全性和可靠性;加强对涉及政治问题的测试覆盖,及时发现敏感判断不一致等问题 |
2.4 BUG 存在的原因分析
软件名称/原因 | 对用户需求掌握不好 | 具体的设计质量不高 | 开发人员粗心大意 | 测试把关不严 |
---|
Kimi | 可能在开发过程中对用户在复杂问题处理、上下文理解等方面的需求理解不够深入,导致功能设计存在不足 | 在数学概念处理、歧义问题处理等方面的设计不够细致,没有充分考虑各种可能情况 | 在代码实现过程中可能出现一些细节问题,导致 BUG 产生,如部分代码遗漏等 | 可能在测试过程中没有覆盖到所有复杂场景和特殊情况,导致一些 BUG 未被发现 |
讯飞星火 | 对用户在绘图大师功能的上下文记忆需求了解不足,导致功能不符合用户期望;对用户在涉及政治问题方面的需求把握不准确,在敏感判断上出现前后不一致的情况 | 在绘图大师功能的设计中,没有建立有效的上下文记忆机制和准确的指令解析机制;在涉及政治问题的处理上,缺乏稳定一致的敏感判断机制,设计不够完善 | 可能在代码实现过程中出现一些逻辑错误,导致功能出现问题;在涉及政治问题的处理代码中可能存在逻辑不清晰的情况 | 在测试过程中没有充分测试绘图大师功能的上下文关联场景,未能及时发现 BUG;在对涉及政治问题的测试中,未能全面覆盖各种情况,导致出现敏感判断不一致的问题未被发现 |
三、建议和规划
3.1 市场概况
一、市场规模
随着人工智能技术的不断发展,智能助手市场呈现出巨大的潜力。目前,智能助手在各个领域都有广泛的应用,包括办公、教育、医疗、金融等。预计未来几年,智能助手市场将继续保持快速增长的态势。
二、用户数量
- 直接用户:智能助手的直接用户主要包括企业用户和个人用户。企业用户通常使用智能助手来提高工作效率、降低成本、提升客户服务质量等。个人用户则使用智能助手来获取信息、解决问题、娱乐等。目前,智能助手的直接用户数量已经相当可观,并且随着智能助手的功能不断完善和普及,直接用户数量还将继续增长。
- 潜在用户:除了直接用户之外,智能助手还有大量的潜在用户。这些潜在用户包括那些尚未使用智能助手但对智能助手有需求的用户,以及那些可能在未来使用智能助手的用户。例如,一些老年人和儿童可能由于技术门槛等原因尚未使用智能助手,但随着智能助手的易用性不断提高,他们可能成为智能助手的潜在用户。此外,随着人工智能技术的不断发展,未来可能会出现更多的应用场景,从而吸引更多的用户使用智能助手。
3.2 市场现状
一、现有产品
目前市场上已经有许多智能助手产品,如 Kimi AI 助手、讯飞星火、文心一言、通义千问等。这些产品在功能、性能、用户体验等方面各有优劣。
二、产品定位、优势与劣势
Kimi AI 助手:
- 定位:一款功能丰富的智能助手,旨在为用户提供多语言对话、文件处理、网页内容解析、编程指导等多种服务。
- 优势:多语言对话响应快、支持多种文件格式解析、界面友好、处理标准问题准确度较高、能检查代码错误和补写。
- 劣势:处理复杂查询需更多上下文信息、处理大文件和复杂问题有延迟、某些功能需进一步指导、对复杂或模糊问题准确度受影响、上下文理解有局限。
讯飞星火:
- 定位:科大讯飞推出的一款大模型产品,具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态交互等核心能力。
- 优势:功能强大,提供长文本生成、多语种支持等核心能力;数据量大,处理长文本序列出色;界面友好,交互布局清晰;准确度较高;快速响应;安全可靠。
- 劣势:专业领域准确性待提高、对复杂问题回答深度有限、偶尔出现错误信息、创造性不足、上下文理解有提升空间。
文心一言:
- 定位:强大的语言模型,能够进行文本生成、知识问答、语言理解等多种任务,为用户提供智能语言服务。
- 优势:语言生成能力强,能够生成较为流畅和准确的文本内容;在中文语言处理方面有一定优势;与百度的搜索等产品有一定的整合,提供更广泛的服务场景。
- 劣势:在一些特定专业领域的准确性和深度可能有待提高;对复杂逻辑问题的处理有时不够完善。
通义千问:
- 定位:智能语言模型,致力于为用户提供高效的语言交互和知识服务。
- 优势:响应速度较快;在多领域知识问答方面表现较好;有一定的创新能力,不断推出新的功能和应用场景。
- 劣势:在处理一些非常复杂和模糊问题时准确性可能不够高;与其他生态系统的整合度有待进一步提升。
三、产品关系与竞争态势
- 竞品关系:Kimi AI 助手、讯飞星火、文心一言、通义千问等产品在智能助手市场上存在一定的竞争关系。这些产品都在努力提升自己的功能和性能,以吸引更多的用户。
- 竞争态势:目前,智能助手市场竞争激烈,各个产品都在不断推出新的功能和服务,以提升自己的竞争力。在竞争中,一些产品凭借其强大的技术实力和品牌影响力占据了一定的市场份额,而一些产品则通过不断创新和优化用户体验来争夺市场份额。总体来说,智能助手市场呈现出多元化的竞争态势。
四、市场阶段
目前,智能助手市场正处于成长阶段。随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展,智能助手市场将继续保持快速增长的态势。同时,随着市场竞争的加剧,智能助手产品的功能和性能也将不断提升,用户体验也将不断优化。
3.3 市场与产品生态
一、核心用户群与典型用户
- 核心用户群:智能助手的核心用户群主要包括企业用户和个人用户。企业用户通常需要智能助手来提高工作效率、降低成本、提升客户服务质量等。个人用户则需要智能助手来获取信息、解决问题、娱乐等。
- 典型用户:
- 学历:智能助手的典型用户通常具有较高的学历,如本科及以上学历。这些用户对新技术有较强的接受能力和使用需求。
- 年龄:智能助手的典型用户年龄跨度较大,从年轻人到老年人都有可能使用智能助手。不过,年轻人对智能助手的接受程度和使用频率可能更高。
- 专业:智能助手的典型用户专业背景较为广泛,包括计算机科学、工程、金融、医疗、教育等各个领域。这些用户在工作和生活中需要智能助手来提供各种服务。
- 爱好:智能助手的典型用户爱好也较为广泛,包括阅读、旅游、音乐、电影等。这些用户在娱乐和休闲时也可能使用智能助手来获取信息和推荐。
- 收入:智能助手的典型用户收入水平也较为广泛,从低收入到高收入都有可能使用智能助手。不过,高收入用户可能对智能助手的功能和性能要求更高。
- 表面需求:智能助手的典型用户表面需求主要包括获取信息、解决问题、娱乐等。这些用户希望智能助手能够快速、准确地回答他们的问题,提供有用的建议和解决方案。
- 潜在需求:智能助手的典型用户潜在需求主要包括个性化服务、智能推荐、多模态交互等。这些用户希望智能助手能够根据他们的个人喜好和需求提供个性化的服务和推荐,同时也希望智能助手能够支持多种交互方式,如语音、图像、手势等。
二、用户群体关系与生态构建可能性
- 用户群体关系:智能助手的用户群体之间可能存在一定的关系。例如,企业用户和个人用户之间可能存在合作关系,企业用户可以通过智能助手为个人用户提供服务,个人用户也可以通过智能助手为企业用户提供反馈和建议。此外,不同年龄、专业、爱好的用户之间也可能存在交流和互动的需求,智能助手可以为这些用户提供交流平台和社交功能。
- 用户生态构建可能性:智能助手可以利用用户群体之间的相互作用二次构成特定用户生态。例如,智能助手可以建立用户社区,让用户之间可以交流和分享经验,同时也可以为用户提供个性化的服务和推荐。此外,智能助手还可以与其他社交平台和应用进行整合,扩大用户群体和影响力。
三、产品关系与生态构建可能性
- 产品关系:智能助手的子产品以及其他相关产品之间可能存在一定的关系。例如,智能助手的文件处理功能可以与办公软件进行整合,为用户提供更加便捷的办公服务。此外,智能助手的编程指导功能可以与开发工具进行整合,为开发者提供更加高效的开发环境。
- 产品生态构建可能性:智能助手可以利用各个产品特性之间的相互关系二次构成产品生态。例如,智能助手可以与智能家居设备进行整合,为用户提供更加智能化的家居生活体验。此外,智能助手还可以与智能汽车、智能医疗设备等进行整合,拓展应用场景和用户群体。
3.4 产品规划
一、在当前软件基础上的新功能设计
- 智能推荐功能:根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的信息推荐和服务推荐。例如,为用户推荐感兴趣的新闻、书籍、电影等,或者为用户推荐适合的旅游景点、餐厅等。
- 多模态交互功能:支持多种交互方式,如语音、图像、手势等,让用户可以更加自然地与智能助手进行交互。例如,用户可以通过语音指令让智能助手播放音乐、查询天气等,也可以通过手势操作让智能助手切换页面、调整音量等。
- 情感分析功能:分析用户的语言和情感,为用户提供更加贴心的服务和回应。例如,当用户情绪低落时,智能助手可以为用户提供安慰和鼓励;当用户情绪高涨时,智能助手可以为用户提供更加积极的回应和推荐。
二、新功能设计理由
- 智能推荐功能:
- 用户需求:用户在使用智能助手时,往往希望能够快速获取自己感兴趣的信息和服务。智能推荐功能可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的推荐,满足用户的需求。
- 提高用户体验:智能推荐功能可以让用户更加方便地获取自己感兴趣的信息和服务,提高用户的使用体验。同时,智能推荐功能也可以让用户发现更多的有趣内容和服务,增加用户的使用频率和粘性。
- 创新点:智能推荐功能可以通过深度学习算法和大数据分析技术,为用户提供更加精准的推荐。与传统的推荐算法相比,智能推荐功能可以更好地理解用户的需求和偏好,提高推荐的准确性和个性化程度。
- 多模态交互功能:
- 用户需求:用户在不同的场景下可能会使用不同的交互方式。例如,在开车时,用户可能更倾向于使用语音交互;在阅读时,用户可能更倾向于使用手势交互。多模态交互功能可以让用户更加自然地与智能助手进行交互,满足用户的需求。
- 提高用户体验:多模态交互功能可以让用户更加方便地与智能助手进行交互,提高用户的使用体验。同时,多模态交互功能也可以让用户更加自由地选择交互方式,增加用户的使用乐趣和满意度。
- 创新点:多模态交互功能可以通过融合语音识别、图像识别、手势识别等技术,为用户提供更加自然和便捷的交互方式。与传统的单一交互方式相比,多模态交互功能可以更好地适应不同的场景和用户需求,提高交互的效率和准确性。
- 情感分析功能:
- 用户需求:用户在与智能助手进行交互时,往往会表达自己的情感和情绪。情感分析功能可以分析用户的语言和情感,为用户提供更加贴心的服务和回应,满足用户的需求。
- 提高用户体验:情感分析功能可以让用户感受到智能助手的人性化和温暖,提高用户的使用体验。同时,情感分析功能也可以让用户更加愿意与智能助手进行交互,增加用户的使用频率和粘性。
- 创新点:情感分析功能可以通过深度学习算法和自然语言处理技术,分析用户的语言和情感,为用户提供更加贴心的服务和回应。与传统的智能助手相比,情感分析功能可以更好地理解用户的情感和需求,提高服务的质量和个性化程度。
三、NABCD 分析
- N(Need,需求):
- 用户在使用智能助手时,希望能够获得更加个性化、便捷、贴心的服务。智能推荐功能、多模态交互功能、情感分析功能可以满足用户的这些需求。
- A(Approach,做法):
- 采用深度学习算法和大数据分析技术,为用户提供智能推荐功能;融合语音识别、图像识别、手势识别等技术,为用户提供多模态交互功能;运用深度学习算法和自然语言处理技术,为用户提供情感分析功能。
- B(Benefit,好处):
- 智能推荐功能可以让用户更加方便地获取自己感兴趣的信息和服务,提高用户的使用体验;多模态交互功能可以让用户更加自然地与智能助手进行交互,增加用户的使用乐趣和满意度;情感分析功能可以让用户感受到智能助手的人性化和温暖,提高用户的使用频率和粘性。
- C(Competitors,竞争):
- 目前市场上的智能助手产品也在不断推出新的功能和服务,竞争激烈。但是,我们的智能推荐功能、多模态交互功能、情感分析功能具有更高的准确性、个性化程度和人性化程度,可以在竞争中脱颖而出。
- D(Delivery,推广):
- 通过社交媒体、广告宣传、用户口碑等方式进行推广,让更多的用户了解和使用我们的产品。同时,不断优化产品功能和用户体验,提高用户的满意度和忠诚度。
四、角色配置与项目规划
- 角色配置:
角色 | 人数 | 职责 |
---|
项目经理 | 1 | 负责项目整体规划、协调和管理。 |
开发人员 | 3 | 负责智能推荐、多模态交互、情感分析等功能的开发和测试。 |
测试人员 | 1 | 负责对开发完成的功能进行测试和优化。 |
美工人员 | 1 | 负责产品界面设计和用户体验优化。 |
- 项目规划:
周数 | 项目阶段 | 具体内容 |
---|
第 1 周 | 项目启动 | 确定项目需求和目标,制定项目计划和时间表。 |
第 2 - 4 周 | 需求分析与设计 | 确定智能推荐、多模态交互、情感分析功能具体需求和设计方案。 |
第 5 - 8 周 | 开发与测试 | 开发人员进行功能开发,测试人员测试优化。 |
第 9 - 12 周 | 用户体验优化与界面设计 | 美工人员进行界面设计和用户体验优化,开发和测试人员继续完善功能。 |
第 13 - 15 周 | 集成测试与用户验收测试 | 确保产品功能和性能符合需求。 |
第 16 周 | 项目发布 | 发布产品,进行推广宣传,收集反馈,优化功能体验。 |