大家好呀,我是网上冲浪的Vigor????‍,今天给大家推荐一个颠覆传统聊天对话式的AI效率工具——Flowith

官网:https://flowith.io/invitation?code=T3BFFF (魔法打开)

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

推荐Flowith的理由是,这款产品的人机交互真的让我眼前一亮,它不同于Chatgpt,也不同于市面上常见的聊天对话式的AI工具,也就是所谓的“ChatUI”。

Flowith带来了一种全新的交互方式,一种基于无限画布的思维导图式的交互,这种交互不仅解决了传统ChatUI在处理复杂或多线程对话时的局限性,还极大地增强了使用时的互动体验。

在这两天的使用过程中,我能明显感受到,flowith能让我以更自由的方式探索信息和组织知识点。可以在一个无限扩展的画布上自由地拖动和链接知识形成一种有组织的、可视化的知识图谱,这大大提升了我的信息处理和知识沉淀的能力。

接下来就让我带大家好好了解一下这款极具创新力的AI效率工具

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

????核心能力

flowith提供四种使用场景,也可以说是四种交互模式,分别是✨自动决策模式、????思维导图发散模式、????联网超级搜索模式、????生成图片模式。

如果四种模式都不选的情况下,则是普通模式,支持自定义选择本次交互要用的模型,可选项很多也很强大,具体下面再说????

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

(一)颠覆主流ChatUI的画布式交互

不同于传统Chatbot的对话式交互,Flowith可以在一个无限大的画布中进行交互,AI生成的内容都会以脑图的形式进行呈现,更加有利于内容生产如反复生成文案、生成代码等的场景。

比如我让大模型给我输出一份学习LLM Agent的学习路径,通过画布交互,我不仅可以让多个AI模型给我处理需求,查看不同模型能力的输出情况;还可以在对话过程中,很自然的将输出内容生成一份脑图,将知识点构建成一个有组织结构的知识树,这让梳理知识体系的效率得到了大大的提高。

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

再比如我们可以利用画布的特性,使用大模型的能力进行一场”酣畅淋漓”头脑风暴,将话题讨论的每个观点都通过思维导图的方式记录下来,方便回溯和查看。

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

(二)丰富强大的模型能力

Flowith集成了主流模型中最强大的几个模型,覆盖了文本生成、图片生成、音频生成三个使用场景。

文本生成模型中支持了当前T1阵营的GPT4-Turbo 和 Claude3-OpusT2阵营则有GPT3.5、Mixtral-8*7B和Gemma-7b 三种模型,实际体验下来T1模型的逻辑理解和推理能力要大大优于T2模型,能紧扣提问内容进行专项回答,不会说一堆主题无关的废话。

图片生成模型中对接了MJ-V6 和 SD XL 两个API,都是T1级别的存在,平台还很贴心用GPT4辅助生成画图Prompt的加强版模型,这样就能中文对话进行画图。

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

(三)联网超级搜索

Flowith还有个非常牛的功能,那就是支持联网搜索的基础上,还能根据搜索结果整理生成一个知识图谱,具体效果如下图。

联网搜索和总结的能力,个人体验后觉得可以比肩国外的“Perplexity AI”和国内的“秘塔AI”,都是支持将搜索结果以卡片和图片的形式呈现,并且搜索的每篇内容都会有核心要点总结,只不过可能是模型问题,输出的内容都变成英文了。

最终搜索的所有结果都会整理成一段分析总结、关键点和知识图谱,这对于从0开始搜索和学习新知识的人来说,将会带来非常大的指导帮助。

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

????亮点小功能

优秀的交互体验

在使用过程中,能明显感受到Flowith有着非常多交互体验上的思考,很多细节明显是经过仔细雕琢和优化的,比如画布拖动时图片的抖动效果,选择模型时logo的旋转效果,选择模式时每个模式区块也有各自的动画效果,就连官方首页的地球背景也是可以拖动交互的。

这些对于功能使用来说并没有什么帮助,但确实提升用户体验的小妙招。

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

支持丰富的插件能力

Flowith将很多衍生的功能通过插件的方式集成在画布中,这就意味着你可以在一张大的画布中完成多种类型的需求工作,并且同时查看结果。

比如你可以一边联网查询一边进行头脑风暴,你也可以对上传的PDF进行总结的同时,再联网谷歌进行搜索,最后做一个对比总结……

体验Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变

????一些思考

在体验了几天Flowith后,我觉得画布式的交互方式有效解决了,在传统多轮对话中难以追溯历史记录的问题,将碎片化的对话整理成有组织结构的脑图形式,不仅让知识点更加清晰,也极大地提升了学习和记忆的效率。通过这种方法,信息呈现得更为有序,用户能够更容易地形成知识结构和记忆点。

所以我愈发觉得,目前主流的聊天对话交互方式,仅仅是人机交互发展过程中的一个过渡状态,Flowith的出现就很好的佐证了这一点,创新画布交互方式能让用户更深入地探索主题,和更便捷地创建个人知识体系,这种方式能够让用户更加沉浸地参与到交互中去。

此外,Flowith的出现也启示了我,目前大家对AI大模型的期待可能存在一定的误区。当前AI大模型的能力从来都不是从 0-100,一步到位地完全解决问题。更多的是辅助我们从 0 开始,为需求问题提供解释和初步的解决方案。

真正令用户操心的是,如何引导AI完成剩下从 1-100 的解决方案,这其中必然会涉及多次甚至上百次的人机交互,如何优化这其中的交互操作还有着非常大的挖掘空间

Flowith给出了一种新的解决方案,它可能并不完美,但确实提供了一个值得肯定的方向。作为用户,我们自然希望未来能有更多的厂商进入这一领域,不断探索和改进,最终实现从 1-100 的无缝人机交互,真正达到高效、便捷和有趣的交互体验。

总之,Flowith是一个功能强大、体验优秀的AI效率工具,里面的大模型也可以免费使用,大家赶紧去用起来!!

本文来自微信公众号”AI兔子洞“,作者 vigorxu

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