AI Product UX Patterns Collection – rezza.io

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Introduction

Usage.so est un outil qui offre une bibliothèque de modèles d'interface utilisateur (UI) pour les produits AI génératifs. Il est conçu pour aider les développeurs et les concepteurs à créer des expériences utilisateur intuitives et efficaces dans les applications pilotées par l'AI.

Main generative loop

• Getting Context : C'est le premier pas pour comprendre les besoins et les intentions des utilisateurs. Cela peut impliquer l'entrée d'un prompt à partir de zéro, la capture d'un contexte multimédia, la sélection de contenu libre ou structuré, ou l'entrée dans un format structuré.
• Intermediary Processing Patterns : Pendant que l'AI analyse et traite les données, il est important de garder les utilisateurs engagés. Cela peut se faire en affichant des indicateurs de progression indéterminés ou déterminés, en utilisant des indicateurs interactifs ou en enrichissant le contexte en se connectant à des sources externes.
• Results Presentation Patterns : Une fois que les résultats sont générés, il est nécessaire de les présenter de la meilleure façon possible. Cela peut impliquer le streaming des résultats, le rendu progressif, la génération de données structurées, la présentation de plusieurs résultats ou l'utilisation de modèles de prédiction et d'autocomplétion.
• Version Control : Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer leur historique d'interaction avec l'AI, en créant de nouveaux branches, en raffinant les résultats en créant de nouveaux prompts dans la branche actuelle ou en créant une nouvelle branche dans le même arbre lors du raffinement des résultats.
• Usage control (coming soon) : Cet outil sera utile pour surveiller le déploiement de vos solutions AI et garantir un usage approprié, une gestion de la charge et une expérience optimale lors des interactions utilisateur.
• Monetization (coming soon) : C'est un aspect critique pour transformer la technologie AI en un modèle d'affaires viable. Il facilitera l'intégration des stratégies de monétisation, en alignant les capacités du produit avec la génération de revenus.

Utilisation

Getting Context

Pour commencer, il faut définir le contexte pour comprendre les besoins et les intentions des utilisateurs. Cela peut être fait en utilisant différentes méthodes telles que l'entrée d'un prompt à partir de zéro, la capture d'un contexte multimédia, la sélection de contenu libre ou structuré, ou l'entré dans un format structuré.

Intermediary Processing

Pendant que l'AI analyse et traite les données, il est important de garder les utilisateurs engagés. Cela peut se faire en affichant des indicateurs de progression indéeterminés ou déterminés, en utilisant des indicateurs interactifs ou en enrichissant le contexte en se connectant à des sources externes.

Presenting Results

Une fois que les résultats sont générés, il est nécessaire de les présenter de la meilleure façon possible. Cela peut impliquer le streaming des résultats, le rendu progressif, la génération de données structurées, la présentation de plusieurs résultats ou l'utilisation de modèles de prédiction et d'autocomplétion.

Version Control

Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer leur historique d'interaction avec l'AI, en créant de nouveaux branches, en raffinant les résultats en créant de nouveaux prompts dans la branche actuelle ou en créant une nouvelle branche dans le même arbre lors du raffinement des résultats.

Supportive Blocks for scaling and growing AI products

Version Control

Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer leur historique d'interaction avec l'AI, en créant de nouveaux branches, en raffinant les résultats en créant de nouveaux prompts dans la branche actuelle ou en créant une nouvelle branche dans le même arbre lors du raffinement des résultats. Elle offre la possibilité de revenir à des états précédents de la conversation ou du design, permettant aux utilisateurs de naviguer à travers leur flux génératif et de sélectionner les résultats préférés à partir des itérations passées.

Monetization

C'est un aspect critique pour transformer la technologie AI en un modèle d'affaires viable. Il facilitera l'intégration des stratégies de monétisation, en alignant les capacités du produit avec la génération de revenus.

Usage Control

Cet outil sera utile pour surveiller le déploiement de vos solutions AI et garantir un usage approprié, une gestion de la la charge et une expérience optimale lors des interactions utilisateur.

Conclusion

La collection de modèles d'expérience utilisateur pour les produits AI est un outil précieux pour les développeurs et les concepteurs. Elle offre une structure pour comprendre et gérer les interactions avec les produits AI, en fournissant des méthodes pour obtenir le contexte, traiter les données, présenter les résultats et gérer le contrôle de version et la monétisation. En utilisant cette collection, on peut créer des applications AI qui non seulement répondent aux besoins des utilisateurs mais aussi enrichissent leurs vies.