లాభాలు:
- కృత్రిమ మేధస్సుతో మెనూ, నావిగేషన్ మరియు కంటెంట్ స్ట్రక్చర్ (సమాచార నిర్మాణం) డ్రాఫ్ట్ చేయగల సామర్థ్యం మరియు కార్డ్ సార్టింగ్ ఫలితాలతో దానిని ధృవీకరించడం
- కృత్రిమ మేధస్సులోకి వినియోగదారు ప్రవాహాలు మరియు స్క్రీన్-టు-స్క్రీన్ దశలను డ్రా చేయగల సామర్థ్యం మరియు లాజిక్ గ్యాప్లు మరియు ఎడ్జ్ కేసులను సంగ్రహించడం
- నిజమైన వినియోగదారు భాష మరియు మానసిక నమూనా ప్రకారం కృత్రిమ మేధస్సు సూచించిన నిర్మాణాన్ని విమర్శనాత్మకంగా స్వీకరించే సామర్థ్యం
ఉత్పత్తిని ఉపయోగించడం కష్టమైతే, సమస్య తరచుగా రంగు లేదా బటన్తో కాదు, కానీ నిర్మాణంతో ఉంటుంది. ఇన్ఫర్మేషన్ ఆర్కిటెక్చర్ (IA) అనేది ఉత్పత్తిలోని కంటెంట్ని ఎలా సమూహపరచడం, పేరు పెట్టడం మరియు నావిగేషన్ నిర్మాణంగా అమర్చడం: మెనులు, వర్గాలు, సోపానక్రమం. వినియోగదారు ప్రవాహం అనేది నిర్దిష్ట లక్ష్యాన్ని (రిజిస్టర్ చేయడం, ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేయడం) సాధించడానికి వినియోగదారు చేసే స్క్రీన్-టు-స్క్రీన్ దశల క్రమం. రెండూ అదృశ్య అస్థిపంజరాన్ని నిర్మిస్తాయి. AI త్వరగా ఈ అస్థిపంజరం యొక్క రూపురేఖలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు లాజిక్ గ్యాప్లను పట్టుకోవడంలో సహాయపడుతుంది; కానీ నిర్మాణం నిజమైన వినియోగదారు యొక్క మనస్సుకు సరిపోతుందో లేదో మానవ తీర్పు మరియు పరీక్ష ద్వారా మాత్రమే నిర్ణయించబడుతుంది.
సమాచార నిర్మాణం: వినియోగదారు భాష మాట్లాడటం
IA యొక్క ప్రాథమిక ఉద్రిక్తత ఇది: మీరు సంస్థ యొక్క లాజిక్ లేదా వినియోగదారు యొక్క మనస్సుకు అనుగుణంగా కంటెంట్ను నిర్వహిస్తారా? చాలా విజయవంతం కాని మెనులు కంపెనీ అంతర్గత విభాగం నిర్మాణాన్ని వినియోగదారుపై విధించాయి ("ఎంటర్ప్రైజ్ సొల్యూషన్స్", "ఆపరేషన్స్ సెంటర్"). వినియోగదారు "నా బిల్లును ఎలా చెల్లించాలి?" అని అడిగితే అతను ఆలోచిస్తాడు.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇక్కడ రెండు-మార్గం సహాయకం. ఒక వైపు, ఇది సహేతుకమైన ప్రారంభ వర్గ నిర్మాణాన్ని సూచిస్తుంది; మరోవైపు, ఇది మీ ప్రస్తుత నిర్మాణాన్ని వినియోగదారు భాషకు వ్యతిరేకంగా పరీక్షించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. కానీ మోడల్ సూచించే ట్యాగ్లు సాధారణంగా "సగటు ఇంటర్నెట్ భాష"; మీ వినియోగదారు వాస్తవానికి ఉపయోగించే పదాలు భిన్నంగా ఉండవచ్చు. అందువల్ల, IA డ్రాఫ్ట్ కార్డ్ సార్టింగ్ ద్వారా ధృవీకరించబడుతుంది: నిజమైన వినియోగదారులకు కంటెంట్ కార్డ్లు ఇవ్వబడతాయి మరియు వారు వాటిని క్రమబద్ధీకరిస్తారు; మీరు వారి సమూహానికి అనుగుణంగా నిర్మాణాన్ని సర్దుబాటు చేస్తారు.
చిట్కా: కృత్రిమ మేధస్సు నుండి వర్గం సూచనలను పొందుతున్నప్పుడు, "ప్రతి వర్గాన్ని వినియోగదారు నిర్మించే ప్రశ్న వాక్యంలోకి అనువదించమని" కూడా అడగండి. ఇది కార్పొరేట్ పరిభాష నుండి వినియోగదారు భాషకు పరివర్తనను వేగవంతం చేస్తుంది.
వినియోగదారు ప్రవాహాలు: దశలు, నిర్ణయాలు మరియు అంచు కేసులు
మంచి ఫ్లోచార్ట్ మూడు విషయాలను స్పష్టం చేస్తుంది: దశలు (యూజర్ ఏమి చేస్తారు), డెసిషన్ పాయింట్లు (అవును/కాదు బ్రాంచ్లు), మరియు ఎడ్జ్ కేసులు — ప్రధాన మార్గంలో లేని పరిస్థితులు: ఖాళీ కార్ట్, చెడ్డ పాస్వర్డ్, ఇంటర్నెట్ అంతరాయం, గడువు ముగిసిన సెషన్. అనుభవం లేని నమూనాలు "సంతోషకరమైన మార్గం" (ప్రతిదీ బాగా జరిగే దృశ్యం) మరియు అంచు కేసుల గురించి మరచిపోతాయి; వినియోగదారు ఈ మరచిపోయిన ప్రదేశాలలో ఎక్కువగా సమావేశమవుతారు.
ఇక్కడే AI శక్తివంతంగా ఉంటుంది: మీరు స్ట్రీమ్ను ఎగుమతి చేసినప్పుడు, మీరు "ఏ ఎడ్జ్ స్టేట్స్ మిస్ అవుతున్నాయి?" మీరు అడిగినప్పుడు, ఇది సాధారణంగా మీరు మిస్ అయిన కొన్నింటిని క్యాచ్ చేస్తుంది. మోడల్ ఫ్లో క్రిటిక్ లాగా పనిచేస్తుంది. కానీ అది సిఫార్సు చేసే ప్రతి శాఖ నిజంగా అవసరమా, ఉత్పత్తి పరిధి మరియు వినియోగదారు వాస్తవికత కాదా అని మీరు నిర్ణయించుకుంటారు; లేకపోతే, ప్రవాహం అనవసరంగా క్లిష్టంగా మారుతుంది.
స్ట్రీమ్ ఎలిమెంట్
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సహకారం
మానవ నిర్ణయం
ప్రధాన దశలు
ప్రామాణిక ర్యాంకింగ్ డ్రాఫ్ట్
ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట సరళీకరణ
నిర్ణయం పాయింట్లు
సాధ్యమైన శాఖలు
నిజంగా ఏమి అవసరం
అంచు కేసులు
మరచిపోయిన విషయాల రిమైండర్
ఏమి కవర్ చేయబడుతుంది
లేబుల్/టెక్స్ట్
మొదటి సూచన
వినియోగదారు భాషకు అనుసరణ
తప్పు మార్గాలు
సాధారణ నమూనాలు
ఉత్పత్తి యొక్క వాస్తవ లోపం రకాలు
మూడు చిన్న కేసులు
కేస్ 1 - మెను సరళంగా మారింది. ఒక బృందం కృత్రిమ మేధస్సుకు 9 ప్రధాన మెనూ శీర్షికలను ఇచ్చింది మరియు వాటిని "వినియోగదారు ప్రశ్న వాక్యంలోకి అనువదించమని" కోరింది. 3 శీర్షికలు ఒకే ప్రశ్నకు అనుగుణంగా ఉన్నట్లు గమనించబడింది ("నేను నా ఖాతాను ఎలా నిర్వహించగలను?"); మెనూ 9 నుండి 6కి తగ్గించబడింది. తర్వాత 14 మంది వినియోగదారులు కార్డ్ గ్రూపింగ్తో పరీక్షించబడ్డారు మరియు విలీనం ధృవీకరించబడింది. క్లిక్ విజయం 61% నుండి 86%కి పెరిగింది.
కేసు 2 - క్యాచ్ ఎడ్జ్ కేసు. ఒక రికార్డింగ్ పరుగులో, జట్టు విజయవంతమైన రికార్డింగ్ను మాత్రమే డ్రా చేసింది. AI “ఇమెయిల్ ఇప్పటికే రిజిస్టర్ చేయబడితే ఏమి జరుగుతుంది?”, “ధృవీకరణ ఇమెయిల్ రాకపోతే?”, “అది మూసివేసి మధ్యలో తిరిగి వస్తే ఏమి చేయాలి?” అని అడుగుతుంది. సృష్టించబడిన ప్రశ్నలు. ఈ బృందం ప్రవాహానికి 3 అంచు స్థితులను కూడా జోడించింది; ఇది ప్రత్యక్ష ప్రసారం అయినప్పుడు, మద్దతు అభ్యర్థనలు గణనీయంగా తగ్గాయి. పాఠం: మోడల్ మంచి "మర్చిపోయిన వారికి రిమైండర్."
కేసు 3 - రిడెండెంట్ బ్రాంచ్ తిరస్కరించబడింది. AI "క్రిప్టోకరెన్సీ ఎంపిక" మరియు "మల్టీ-అడ్రస్ మేనేజ్మెంట్" వంటి చెల్లింపు ప్రవాహానికి శాఖలను సూచించింది. ఇవి ఉత్పత్తి యొక్క పరిధిలో చేర్చబడలేదు; డిజైనర్ సూచనలను తిరస్కరించారు. పాఠం: మోడల్ యొక్క ప్రతి సూచన ఆమోదించబడదు; స్కోప్ నిర్ణయం మానవునిది, లేకుంటే ప్రవాహం ఉబ్బిపోతుంది.
కాపీ చేయదగిన ప్రాంప్ట్లు
మీ పాత్ర: సమాచార నిర్మాణ నిపుణుడు. కింది కంటెంట్/ఫీచర్ జాబితాను వినియోగదారు మనసుకు సరిపోయే వర్గాలుగా వర్గీకరించండి. ప్రతి వర్గానికి వినియోగదారు నిర్మించే చిన్న లేబుల్ మరియు ప్రశ్న పదబంధాన్ని ఇవ్వండి. కార్పొరేట్ పరిభాషను నివారించండి. గరిష్టంగా 6 మాతృ వర్గాలను ఉపయోగించండి.జాబితా: <<contents>>
ఈ వినియోగదారు ప్రవాహాన్ని పరిశీలించండి: <<స్టెప్స్>>.1) తప్పిపోయిన ఎడ్జ్ కేసులను జాబితా చేయండి (నిష్క్రియ స్థితి, లోపం, గడువు ముగిసింది, మళ్లీ లాగిన్).2) అనవసరంగా లేదా స్కోప్లో లేనట్లు అనిపించే దశలను ఫ్లాగ్ చేయండి.3) వినియోగదారు భాషకు సరిపోని ట్యాగ్లను సూచించండి. ప్రతి అంశానికి ఒక వాక్యం సమర్థనను ఇవ్వండి. ఖచ్చితంగా చెప్పాలంటే; "తప్పక తనిఖీ చేయాలి" అని చెప్పండి.
కింది టాస్క్ కోసం స్క్రీన్-బై-స్క్రీన్ యూజర్ ఫ్లోను స్కెచ్ చేయండి: "<<task>>". ఫార్మాట్: ప్రతి దశ = స్క్రీన్ పేరు > వినియోగదారు చర్య > సిస్టమ్ ప్రతిస్పందన. "IF... THEN"తో ప్రత్యేక నిర్ణయ పాయింట్లు. సంతోషకరమైన మార్గంతో పాటు కనీసం 2 ఎర్రర్ పాత్లను చూపండి.
ఈ మెను నిర్మాణాన్ని కార్డ్ గ్రూపింగ్ ఫలితంతో సరిపోల్చండి: సిఫార్సు చేయబడిన నిర్మాణం: <<a>> వినియోగదారు సమూహనం: <<b>>. పట్టికలో అననుకూలమైన ప్లేస్మెంట్లను చూపండి మరియు వినియోగదారు మనసుకు ఏది దగ్గరగా ఉందో సమర్థించండి.
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్
బలహీనమైనది: "నాకు రికార్డింగ్ స్ట్రీమ్ రాయండి."
ఫలితం: సంతోషకరమైన మార్గాన్ని మాత్రమే కలిగి ఉన్న అంచు కేసులు లేని సాధారణ దశల జాబితా.
బలమైనది: "ఈ టాస్క్ కోసం స్క్రీన్-బై-స్క్రీన్ ఫ్లోను గీయండి; 'స్క్రీన్ > యాక్షన్ > సిస్టమ్ రెస్పాన్స్' ఫార్మాట్లో ప్రతి దశను ఇవ్వండి; సంతోషకరమైన మార్గం పక్కన కనీసం 2 ఎర్రర్ పాత్లను చూపండి; IF-THENతో ప్రత్యేక నిర్ణయ పాయింట్లు."
ఫలితం: కనిపించే అంచు స్థితులు మరియు శాఖలతో పని చేయదగిన ప్రవాహం.
తేడా: బలమైన ప్రాంప్ట్ ఫార్మాట్ + లోపం మార్గం అత్యవసరం + నిర్ణయం పాయింట్ అవసరం; ఇవి ప్రవాహాన్ని వాస్తవ ప్రపంచానికి దగ్గర చేస్తాయి.
సాధారణ తప్పులు
- కేవలం సంతోషకరమైన మార్గం రూపకల్పన. వినియోగదారు చాలా తరచుగా అంచు పరిస్థితులలో చిక్కుకుపోతారు; వాటిని దాటవేయడం అత్యంత ఖరీదైన తప్పు.
- కార్పొరేట్ పరిభాషను మెనూలోకి తీసుకువస్తోంది. వినియోగదారు "నా ఆర్డర్ ఎక్కడ ఉంది," "ఆపరేషన్ సెంటర్" కోసం శోధిస్తారు.
- కార్డ్ గ్రూపింగ్ లేకుండా IAను ఖరారు చేస్తోంది. మోడల్ ప్రతిపాదన పరికల్పన; వినియోగదారు పరీక్షను నిర్ధారిస్తారు.
- మోడల్ యొక్క ప్రతి ఫ్లో సూచనను జోడిస్తోంది. వెలుపలి కొమ్మలు ప్రవాహాన్ని ఉబ్బుతాయి; తిరస్కరించడం కూడా ఒక నిర్ణయమే.
- లేబుల్లను అస్సలు పరీక్షించడం లేదు. "అర్థం చేసుకోదగినది" అని మీరు భావించే లేబుల్ వినియోగదారుకు తెలియకపోవచ్చు.
సారాంశంలో
సమాచార నిర్మాణం మరియు వినియోగదారు ప్రవాహాలు ఉత్పత్తి యొక్క అదృశ్య అస్థిపంజరం; వినియోగదారు అనుభవం యొక్క ద్రవత్వం ఎక్కువగా దీని నుండి వస్తుంది. AI ఆమోదయోగ్యమైన కేటగిరీ నిర్మాణాలు, విమర్శల ప్రవాహాలను సూచిస్తుంది మరియు మరిచిపోయిన ఎడ్జ్ కేసులను పట్టుకోవడంలో ప్రత్యేకించి శక్తివంతమైనది. కానీ లేబుల్లు వినియోగదారు భాషతో సరిపోతాయా అనేది కార్డ్ గ్రూపింగ్ ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది మరియు ప్రవాహం యొక్క పరిధి మరియు శాఖల ఆవశ్యకత మానవ తీర్పు ద్వారా నిర్ణయించబడతాయి. నమూనాను డ్రాఫ్టర్ మరియు విమర్శకుడిగా ఉపయోగించండి; మీరు వినియోగదారు మనస్సుకు అనుగుణంగా నిర్మాణాన్ని క్రమాంకనం చేస్తారు.
అప్లికేషన్ టాస్క్
- ఉత్పత్తి యొక్క 8-10 కంటెంట్లు/ఫీచర్లను జాబితా చేయండి మరియు మొదటి ప్రాంప్ట్తో వర్గ నిర్మాణాన్ని సృష్టించండి.
- ప్రతి వర్గాన్ని వినియోగదారు ప్రశ్న వాక్యంలోకి అనువదించండి మరియు గందరగోళంగా ఉన్న వాటిని కలపండి.
- టాస్క్ని ఎంచుకుని, మూడవ ప్రాంప్ట్తో (కనీసం 2 ఎర్రర్ పాత్లతో) స్క్రీన్-బై-స్క్రీన్ ఫ్లోను గీయండి.
- రెండవ ప్రాంప్ట్తో, ప్రవాహాన్ని విమర్శించండి, తప్పిపోయిన ఎడ్జ్ కేసులను జోడించండి మరియు అనవసరమైన దశలను తీసివేయండి.
- వీలైతే, 3-5 మంది వ్యక్తులతో మినీ కార్డ్లను సమూహపరచండి మరియు ఫలితాల ప్రకారం నిర్మాణాన్ని సర్దుబాటు చేయండి.
చెక్లిస్ట్
- [ ] నేను వర్గాలను వినియోగదారు భాషలోకి అనువదించాను మరియు పరిభాషను తీసివేసాను.
- [ ] సంతోషకరమైన మార్గంతో పాటు, నేను ప్రవాహంలో దోష మార్గాలను కూడా గీసాను.
- [ ] నేను తప్పిపోయిన ఎడ్జ్ కేసులను కృత్రిమ మేధస్సుతో స్కాన్ చేసి వాటిని జోడించాను.
- [ ] నేను స్పృహతో వెలుపలి సూచనలను తిరస్కరించాను.
- [ ] నేను కార్డ్ గ్రూపింగ్ లేదా యూజర్ టెస్టింగ్తో IA డ్రాఫ్ట్ని పరీక్షించాను.
- [ ] నేను నిజమైన వినియోగదారు పదాలతో ట్యాగ్లను ధృవీకరించాను.