本文將通過使用多維幫助體系結(jié)合角色分層靈活、快速的設(shè)計出符合不同操作水平的用戶指引的功能設(shè)計。從用戶使用難點到，設(shè)計策略，到執(zhí)行落地具體介紹，旨在降低用戶學(xué)習(xí)成本、提高用戶滿意度，并引導(dǎo)用戶掌控產(chǎn)品的核心能力為出發(fā)點。

通過“設(shè)計方法論”構(gòu)建一套服務(wù)與不同用戶分層的多維幫助體系。該方法也適用于其它致力于提高平臺自學(xué)性的相關(guān)產(chǎn)品。

一、基本概念

1.1 什么是大模型

深度學(xué)習(xí)平臺是一個面向AI算法工程師的一站式公有云的輕量級訓(xùn)練系統(tǒng)。其中，ATP的意思是“Advanced Thinking and Understanding Processor”，即先進(jìn)思維和理解處理器。ATP大模型平臺的目標(biāo)是打造一款開源的、開箱即用的共享平臺，為廣大的AI開發(fā)者提供靈活、易學(xué)且低成本使用的模型服務(wù)產(chǎn)品。通過這個平臺，每個人都可以體驗到大模型的強大能力。

ATP大模型平臺在許多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，例如圖像分類和目標(biāo)檢測、語音識別和語音合成、自然語言處理等。其中，大家比較熟悉的應(yīng)用之一就是CHAT GPT，它是一款基于深度學(xué)習(xí)的聊天機(jī)器人，能夠進(jìn)行智能對話，為用戶提供各種有用的信息和建議。

1.2 用戶分層的意義

針對用戶操作水平進(jìn)行分層對于提升用戶體驗有著重要的幫助。不同用戶的操作水平存在差異，因此，針對不同的操作水平提供相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)，可以使得用戶更加便捷、高效地使用產(chǎn)品或服務(wù)，提升用戶體驗。

具體來說，對于初級用戶，他們可能對于產(chǎn)品或服務(wù)的使用不太熟悉，因此，提供詳細(xì)的使用指南、操作演示、在線幫助等支持服務(wù)可以幫助他們更好地理解和使用產(chǎn)品或服務(wù)。而對于中級和高級用戶，他們可能已經(jīng)熟練掌握了產(chǎn)品或服務(wù)的基本操作，因此，提供更多的高級功能、個性化服務(wù)以及更多的自主權(quán)和決策空間可以讓他們更加便捷、高效地使用產(chǎn)品或服務(wù)，提升用戶體驗。

總之，針對用戶操作水平進(jìn)行分層可以使得產(chǎn)品或服務(wù)更加符合用戶的需求和能力，降低用戶使用產(chǎn)品或服務(wù)的難度和風(fēng)險，提升用戶體驗。

1.3 幫助體系的作用

幫助體系是一種通過界面設(shè)計、信息提示、教程等方式，引導(dǎo)用戶熟悉和使用產(chǎn)品的過程。它旨在降低用戶學(xué)習(xí)成本、提高用戶滿意度，并引導(dǎo)用戶掌握產(chǎn)品的核心功能。特別是對于起來說還可以減少后期培訓(xùn)成本，提高品牌信任感。

二、體驗問題

2.1 當(dāng)前體驗問題

就目前來看，AI大模型平臺本身自帶了一些使用門檻，行業(yè)屬性決定，如：

使用ATP大模型平臺的門檻相對較低。但是，需要用戶具備一定的編程和深度學(xué)習(xí)知識。對于沒有相關(guān)經(jīng)驗的用戶，可能需要花費一定的時間來學(xué)習(xí)和熟悉這些知識和技能。同時，深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練通常需要大量的計算資源和時間，因此需要用戶具備一定的計算機(jī)硬件和云資源準(zhǔn)備。

2.2 體驗優(yōu)化目標(biāo)

從代碼下載到安裝部署再到效果驗證，ATP開源平臺會提供了熱門的模型庫開源數(shù)據(jù)集、提供大模型所需要的環(huán)境，方便用戶進(jìn)行探索、推理驗證、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)等一站式發(fā)布服務(wù)能力。所以，無論是 AI 小白，還是普通開發(fā)者，或者是更高級的開發(fā)者，都能在平臺上獲得極佳體驗，感受大模型的魅力。

三、設(shè)計4步驟

3.1 4步驟流程

通過標(biāo)準(zhǔn)的四個步驟，我們可以有條不紊地完成設(shè)計工作，并能夠快速地將這些步驟應(yīng)用于其他平臺的建設(shè)中。在“技術(shù)”方面，盡管具體情況可能會有所不同，但基本的步驟和流程是相似的?！靶g(shù)”方面萬變不離其宗。

3.2 拆：任務(wù)拆解

通過了解用戶在完成某項任務(wù)時所采取的標(biāo)準(zhǔn)路徑，我們可以更好地理解他們的思考過程和行為習(xí)慣，從而優(yōu)化我們的產(chǎn)品或服務(wù)，使其更符合用戶的需求。全面了解用戶整體行為路徑分布，找到不同行為間的關(guān)系，挖掘潛在規(guī)律便于后期在體驗中找到關(guān)鍵點。

3.3 分：用戶分層

3.4 找：構(gòu)建公式

多維幫助體系是一種設(shè)計方法，通過提供多角度、多層次的幫助信息，幫助用戶更快地熟悉和掌握產(chǎn)品或服務(wù)。這種體系可以幫助不同用戶在不同場景下獲得所需的幫助，滿足他們的需求。

在產(chǎn)品用戶體量較大且功能復(fù)雜的情況下，幫助系統(tǒng)對用戶的使用體驗和效率有重要影響。它是一種設(shè)計方法，提供元素的拆解幫助設(shè)計師更快地使用。

4.1 方案落地

通過前三步清晰的明確設(shè)計策略，得出一套設(shè)計方案。

首先，根據(jù)用戶能力水平的差異和用戶目標(biāo)，綜合考慮用戶的技術(shù)水平、經(jīng)驗等因素，將用戶分為三個層級，為了幫助用戶更好區(qū)分自己屬于哪一類，我們講引導(dǎo)同時文案進(jìn)行目標(biāo)撰寫。

當(dāng)用戶第一次進(jìn)入系統(tǒng)的時候，我們的幫助指引就開始了。除了幫助用戶進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，我們還希望盡可能減少對用戶的干擾。所以，我們將用戶目標(biāo)直接放在分類下方，用戶通過自己區(qū)分選擇角色，后續(xù)得到不同的指引服務(wù)。

以下為具體案例示例

用戶：

我是“零”基礎(chǔ)

目的：

不同用戶階段的訴求與對應(yīng)可挖掘的機(jī)會點

時機(jī)：

上手階段引導(dǎo)：在用戶剛開始接觸大模型時，提供詳細(xì)的入門教程、演示和指南 需求驅(qū)動引導(dǎo)：可以提供問題解決方案的示例、案例和相關(guān)文檔，幫助他們理解如何將大模型應(yīng)用到實際問題中。

問題解答引導(dǎo)：在用戶使用大模型時遇到問題或困惑時，提供及時的支持和指導(dǎo)。

持續(xù)學(xué)習(xí)引導(dǎo)：隨著用戶對大模型的熟悉程度提升，可以引導(dǎo)他們進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)和實踐。

策略：

漫游導(dǎo)覽、任務(wù)指引、實時幫助、知識文檔

【特別重要】通過Step 2 選定的的用戶依次在 Step 1 的任務(wù)流程中找到 Step 3中的用戶、目的、時機(jī)然后確定策略方式的選取。不是每個用戶每次都需要全部使用到的。然后再具體策略中確認(rèn)要填充的內(nèi)容

請記住這4個步驟，通過標(biāo)準(zhǔn)的四個步驟，在“技術(shù)”方面，盡管具體情況可能會有所不同，但基本的步驟和流程是相似的。

設(shè)計方式總是多種多樣的， 該經(jīng)驗是受益于在實際業(yè)務(wù)中能夠真切的提供可復(fù)制的經(jīng)驗，希望能夠幫助產(chǎn)品設(shè)計通過簡單的方式提高自學(xué)性。

“術(shù)”方面萬變不離其宗。