AI Product UX Patterns Collection – rezza.io
A coleção de padrões UX de produtos AI da rezza.io é uma iniciativa que traz muitas vantagens para os desenvolvedores e construtores de aplicativos AI-driven. Ela é composta por vários elementos e etapas que se encaixam perfeitamente no ciclo de interação com a inteligência artificial.
Introdução
A principal ideia por trás dessa coleção é ajudar os construtores a navegar pelas complexidades do design de UX de AI, permitindo que eles criem aplicativos que sejam poderosos e amigáveis para o usuário, independentemente da tecnologia ou do framework subjacente.
Ciclo Gerador Principal
Obtendo Contexto
É fundamental definir o cenário para entender as necessidades e intenções do usuário. Isso é o primeiro passo na interação com a AI, pois permite que o sistema se prepare para processar as informações corretamente.
Processamento Intermediário
Durante esse estágio, a AI analisa e processa os dados enquanto mantém os usuários engajados. Isso é crucial para garantir que o usuário não se sinta perdido durante o processo e continue interessado nas ações que o sistema está realizando.
Apresentando Resultados
Aqui, o foco é em como melhor apresentar as insights geradas pela AI. É preciso pensar em formas eficazes de mostrar as informações para que o usuário possa entender e aproveitar ao máximo o que foi produzido pelo sistema.
Controle de Versão
Esse bloco permite que os usuários gerenciem o histórico de suas interações com a AI, como conversas, prompts ou tarefas gerativas. Eles podem revisar e reverter para estados anteriores da diálogo ou do design, escolhendo os resultados preferidos de iterações passadas.
Padrões de Obtendo Contexto
Inserindo Prompt do Zero
O usuário pode inserir um prompt do zero, fornecendo as informações iniciais para a AI começar a trabalhar.
Capturando Contexto Multimídia
É possível capturar o contexto multimídia, o que amplia as possibilidades de análise e processamento da AI.
Selecionando Conteúdo Livre-Forma Existente
Outra opção é selecionando conteúdo livre-forma existente, que pode ser usado como base para a análise da AI.
Selecionando de Conteúdo Estruturado
Ou ainda, selecionando de conteúdo estruturado, o que também pode ajudar na obtenção de resultados mais precisos.
Inserindo em Formato Estruturado
Inserir as informações em formato estruturado também é uma opção válida para obtendo o contexto.
Padrões de Processamento Intermediário
Exibindo Indicador de Progresso Indeterminado
O sistema pode exibir um indicador de progresso indeterminado, mostrando que está trabalhando na análise e processamento dos dados.
Mostrando Indicador de Progresso Determinado Detalhado
Ou exibindo um indicador de progresso determinado detalhado, fornecendo mais informações sobre o andamento do trabalho.
Usando Indicadores Interativos
Além disso, é possível usar indicadores interativos para manter os usuários engajados durante o processo.
Enriching Contexto by Connecting to External Sources
Enriquecer o contexto conectando-se a fontes externas também é uma estratégia válida para o processamento intermediário.
Padrões de Apresentando Resultados
Streaming Results
A transmissão em fluxo dos resultados permite que o usuário veja os resultados à medida que são gerados.
Rendering Results Progressively
Ou renderizar os resultados progressivamente, mostrando-os pouco a pouco para uma melhor compreensão.
Generating Structured Data
Gerar dados estruturados é outra opção para apresentar os resultados de forma mais clara.
Presenting Multiple Results
E apresentar vários resultados ao mesmo tempo, permitindo que o usuário compare e escolha o que mais lhe interessa.
Utilizing Predictive and Autocomplete Patterns
Usar padrões preditivos e de autocompletar também pode ajudar na apresentação dos resultados.
Suporte ao Fluxo
Controle de Versão
Como já mencionado, o controle de versão permite que os usuários gerenciem o histórico de suas interações com a AI.
Refining Results by Creating New Prompt in Current Branch
É possível refinar os resultados criando um novo prompt na atual ramificação.
Creating New Branch in Same Tree when Refining Results
Ou criar uma nova ramificação no mesmo árvore quando se está refinando os resultados.
Monetização e Controle de Uso (em breve)
A monetização e o controle de uso são aspectos importantes que serão implementados em breve. Eles garantirão a viabilidade e a sustentabilidade dos produtos AI.
Mais Sobre Usage.so
A Usage.so é uma ferramenta que vai ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos AI-driven de forma mais eficaz. Ela vai oferecer muitas funcionalidades que serão úteis para o desenvolvimento e a gestão dos produtos AI.
Como nos Atingir?
Se você quiser construir seu próximo produto ou obter consultoria para o seu projeto atual, entre em contato conosco.
Conclusão
A coleção de padrões UX de produtos AI da rezza.io é uma ótima ferramenta para os desenvolvedores e construtores de aplicativos AI-driven. Ela oferece muitas vantagens e possibilidades para criar experiências de usuário eficazes e produtos viáveis e sustentáveis. Vamos juntos criar aplicativos AI que atendam às necessidades dos usuários e enriqueçam suas vidas.
