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Perplexity :如何设计让用户满意的 AI 原生产品?
发布日期:2024-09-02 22:05:19 浏览次数: 1701


Perplexity AI 由一支来自纽约大学和加州大学的团队开发,结合了深度搜索技术和大型语言模型(如 GPT-4),以实现更为精准的搜索结果和信息分析。它的搜索引擎在2022年上线以来,迅速吸引了大量用户,月活跃用户已达到1000万

Perplexity AI 是一种创新的会话式搜索引擎,旨在通过结合对话和链接功能来提升信息检索的效率。

主要特点

  • 对话式搜索:用户可以像与真人对话一样提出问题,Perplexity AI 会理解用户的意图并提供相关答案和链接。这种交互方式使得信息获取变得更加直观和高效

  • 信息来源标注:在提供答案时,Perplexity AI 会明确标注信息的来源,这增强了信息的准确性和可靠性

  • 多轮对话支持:用户可以进行多轮对话,系统能够不断优化回答,以适应用户的进一步询问

  • 智能文档管理:用户可以上传和管理文档,Perplexity AI 能够生成文档摘要、关键词等,帮助用户快速获取所需信息

  • 广泛的应用场景:Perplexity AI 适用于学生、研究人员及任何需要快速信息检索的用户,能够显著提高写作和研究的效率



Perplexity AI 通过其独特的对话式界面和强大的信息检索能力,正在改变传统搜索引擎的使用方式,今天我们借助尼尔森原则分析下 Perplexity 的用户体验:

  01  

让系统状态清晰可见

设计应该确保用户随时掌握正在进行的一切,通过及时的反馈来实现这一点。当用户感受到性能延迟时,向他们展示系统仍在运行至关重要。理想情况下,提升系统性能可以减少等待时间;但当这一点难以实现时,进度指示器就成了必需品。
Perplexity 在这方面表现得尤为出色,它能明确展示 LLM 在搜索所需信息时的具体步骤,比如「正在考虑 8 个来源」或「已研究并总结」。这些提示不仅告诉用户系统在工作,还揭示了系统的运作方式,增强了用户对技术的信任,让用户感到亲近,进而更愿意重复使用。

  02  

以用户的自然语言为设计语言

在设计中使用用户熟悉的词汇、短语和概念,而不是内部术语。Perplexity 的交互设计模仿了日常对话模式,例如「提出后续问题」这样的表达接近人们的日常交流风格。这种简单的措辞使得产品更易于理解和接受,给人一种自然的感觉。


Perplexity 之所以容易理解,是因为它借鉴了人类日常对话的思维模式
例如,「提出后续问题……」这样的用语就非常接近日常交流的风格。这不仅是个友好的提示,更体现了 Perplexity 的优势:依据你的初次提问,快速精准地优化网络搜索结果。这种用词看起来简单,实则选择恰当的措辞并不容易。结果,产品变得更亲切、不再令人生畏,给人一种前所未有的自然感。


  03  

赋予用户控制权

用户偶尔会误操作,他们需要一个清晰的「紧急退出」选项,以便能够快速撤销这些操作。
Perplexity 允许用户重新编辑先前的指令或删除后续的问题和答案,让用户能够编辑整个对话流,使其更简洁且易于分享。


AI 聊天产品一般会鼓励用户分享聊天内容,作为一种记录。
尽管我作为用户对这些功能的价值感知不强,但 Perplexity 在增强用户控制权方面做得很好。用户可以重新编辑之前的指令来生成新的结果,也可以删除后续的问题和答案。这样,用户就能编辑整个对话序列,形成一个更加精炼且易于分享的内容。

  04  

保持一致性和遵循标准

用户不应该对不同词汇、情境或行为是否具有相同的含义感到困惑。Perplexity 遵循互联网上常见的词汇标准,并通过提示框解释新术语或用户界面的变化,简化了学习过程。

Perplexity 严格遵循互联网上普遍使用的词汇。当引入新术语或用户界面时,他们常会通过弹出的提示框解释其含义。用户可能不会立即了解所有细节,但 Perplexity 团队让学习和理解新事物变得简单易行。

  05  

错误预防

最佳的设计是从源头防止错误的发生。Perplexity 引导用户进一步明确问题,以避免提供模糊的答案。这种做法使用户感到自然,并增强了他们的信心。
我们可以理解,Perplexity 将答案过于笼统或不具体视作一种失败状态。虽然在搜索产品中这很常见,但令人惊讶的是,其他的搜索服务提供商并没有为此开发出同样精细的解决方案。
感。

1. 引导用户澄清问题

当用户输入一个模糊或不具体的查询时,Perplexity AI 会主动询问澄清问题。例如,如果用户询问“我想了解一些关于气候变化的信息”,系统可能会进一步询问:“您是想了解气候变化的科学原理、影响,还是应对措施?”这种互动方式使用户能够更明确地表达他们的需求,从而获得更相关的答案。

就像人们在日常对话中所做的那样,感觉更加自然。这也进一步增强了用户的信任感。

2. 通过多轮对话提升准确性

在多轮对话中,Perplexity AI 能够根据用户的反馈不断调整其回答。例如,用户可能在第一次询问后得到一个笼统的答案,随后可以通过进一步的问题来细化查询,系统会根据新的信息提供更精准的响应。这种方式模拟了人类对话的自然流畅性,使用户在互动中感到更加舒适和自信

3. 识别并消除易出错的环境

Perplexity AI 通过设计来消除易出错的环境。例如,在用户进行复杂查询时,系统会提供分步指导,帮助用户逐步构建问题,而不是一次性输入所有信息。这种设计减少了用户因不清晰表达而导致的错误,从根本上提升了信息获取的准确性和效率




  06  

识别优于回忆

通过使元素、动作和选项直观可见,减轻用户的记忆负担。Perplexity 展示可能的后续问题,并提供「发现」板块,即使用户没有特定问题,也能轻松与产品互动。

这也是 Perplexity 的又一关键创新。
其他的生成式 AI 聊天产品往往过分依赖用户的记忆,而非直观识别,这在很大程度上限制了其吸引广泛用户群体的能力。Perplexity 明白,就像很少有人在大型演讲后提问一样,并非所有用户都善于提出后续问题。因此,它会预测用户可能提出的问题,并在每个回答的末尾展示这些问题。


除了提出后续问题外,团队还开发了一个「发现」板块,每日展示新颖而有趣的主题。这些由人工策划的提示,为用户提供了一种即使没有特定问题时也能与产品互动的简便方式。我自己在浏览这些「发现」内容时,经常会受到启发提出后续问题。这成为了一种有趣且全新的方式,让用户与资讯内容互动。


就像从命令行界面演进到图形用户界面一样,Perplexity 通过始终提供基于识别的前进路径,使这项技术更加易于被广大用户接受和使用,这是向前迈出的一大步。

  07  

灵活性与使用效率

为高级用户提供快捷方式,同时不影响新手体验。Perplexity 包含各种键盘快捷键,满足不同水平用户的需求。

键盘快捷键在界面中随处可见。例如,对我们这些技术行业的早期采用者而言,命令 K 是一个极受欢迎的快捷键。这些细节表明,产品致力于满足用户在不同使用阶段的需求。

  08  

美观简约的设计

界面应简洁无杂乱信息,Perplexity 保持了友好且现代化的外观,区别于其他侧重技术的设计。

  09  

帮助用户识别、诊断并从错误中恢复

错误信息应当用易懂的语言(无需错误代码),准确指出问题所在,并提出建设性的解决方案。
在使用在线银行服务时,如果用户尝试进行一笔超出账户余额的转账,系统应该以简单易懂的语言提示用户,说明账户余额不足,并建议用户检查余额或选择其他金额进行转账。此时,错误信息不仅要明确指出问题所在,还应提供具体的解决方案,比如“请减少转账金额,或向账户充值以完成此操作。”这样的提示能够有效避免用户在未能完成操作后感到困惑或沮丧,从而提高用户体验。
另外,Perplexity 通过根据需要向用户收集更多信息,有效地避免了错误的发生。最理想的错误信息,其实就是不需要出现的错误信息。

  10  

提供帮助与文档

虽然目标是让用户无需查阅文档即可使用,但Perplexity 还是提供了简洁的帮助文档,以帮助用户更好地理解如何使用系统。

* https://blog.perplexity.ai/faq
看到 Perplexity 如何继续进化将会非常有趣。如果你在 2024 年正在开发以 AI 为核心的产品,不妨参考 Perplexity 的做法:始终记得从过去的经验中学习。



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