垂直大模型的用戶行為分析報告一、引言

垂直大模型作為人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已逐漸應(yīng)用于特定行業(yè)或場景，其用戶行為模式對模型優(yōu)化和應(yīng)用效果具有重要影響。本報告旨在通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示垂直大模型的使用特點、用戶偏好及潛在問題，為模型迭代和用戶體驗提升提供參考依據(jù)。報告內(nèi)容基于假設(shè)的樣本數(shù)據(jù)及行業(yè)通用分析方法，具體結(jié)構(gòu)如下：

二、用戶行為數(shù)據(jù)概述

（一）數(shù)據(jù)來源

1.用戶交互日志：記錄用戶與垂直大模型的對話內(nèi)容、操作頻率及響應(yīng)時長。

2.用戶反饋數(shù)據(jù)：包括滿意度評分、功能建議及投訴信息。

3.使用頻率統(tǒng)計：每日/每周/每月活躍用戶數(shù)及會話次數(shù)。

（二）樣本數(shù)據(jù)示例

1.總活躍用戶數(shù)：假設(shè)每日活躍用戶為5,000人，其中高頻用戶（每日使用≥3次）占比30%。

2.平均會話時長：用戶單次交互時長集中在30秒至5分鐘之間，20%的用戶會話時長超過5分鐘。

3.功能使用偏好：搜索類功能使用率最高（占比55%），其次是信息生成（占比25%）和數(shù)據(jù)分析（占比15%）。

三、關(guān)鍵用戶行為分析

（一）高頻交互模式

1.用戶傾向于使用簡潔指令：超過70%的請求采用短句或關(guān)鍵詞觸發(fā)，如“生成報告”“查詢數(shù)據(jù)”。

2.多輪對話依賴度高：45%的會話涉及連續(xù)提問或追問，用戶期待模型能保持上下文連貫性。

3.檢查型交互頻繁：用戶常在交互中途驗證模型輸出（如“這個數(shù)據(jù)對嗎？”），驗證次數(shù)占總交互的40%。

（二）用戶偏好與痛點

1.偏好分析：

(1)數(shù)據(jù)可視化需求突出：用戶更傾向于接收圖表化結(jié)果（如柱狀圖、餅圖），需求占比達(dá)35%。

(2)行業(yè)術(shù)語理解能力：用戶偏好輸入專業(yè)術(shù)語，模型需具備領(lǐng)域知識庫支持。

2.痛點問題：

(1)輸出不一致性：15%的用戶反映模型在不同會話中對同一問題給出矛盾答案。

(2)部分場景響應(yīng)慢：復(fù)雜計算任務(wù)（如財務(wù)預(yù)測）平均響應(yīng)時長達(dá)2分鐘，超用戶可接受范圍（1分鐘）。

（三）用戶反饋分類

1.滿意度評分分布：

(1)評分集中在4.0-4.5（滿分5分），占比65%。

(2)低評分（＜3分）主要集中于輸出準(zhǔn)確性不足（占比50%）。

2.功能改進(jìn)建議：

(1)增加“歷史記錄回顧”功能需求（占比30%）。

(2)優(yōu)化多語言支持（占比20%）。

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：針對特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療）補充專業(yè)術(shù)語庫，減少理解偏差。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

(1)引入優(yōu)先級隊列，優(yōu)先處理高頻需求任務(wù)。

(2)對復(fù)雜計算任務(wù)提供進(jìn)度提示。

3.增強交互設(shè)計：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能。

(2)提供個性化輸出格式選項（如純文本/圖表）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

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（接上一部分內(nèi)容）

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

詳細(xì)闡述：分析顯示，用戶使用垂直大模型的首要目的是解決其在特定工作或生活場景中的具體問題，例如快速獲取行業(yè)資訊、生成專業(yè)報告草稿、處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。用戶對模型輸出的專業(yè)性、相關(guān)性和時效性要求較高。例如，在金融分析場景中，用戶不僅需要模型提供市場趨勢解讀，更期待模型能引用最新的數(shù)據(jù)或報告。這表明，模型的“垂直”屬性（即深度行業(yè)知識）是用戶價值感知的關(guān)鍵，通用大模型在此類場景下往往因缺乏深度專業(yè)信息而難以滿足需求。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

詳細(xì)闡述：許多任務(wù)需要分步完成或涉及復(fù)雜的邏輯鏈條，用戶期望模型能夠記住之前的對話內(nèi)容，并在后續(xù)交互中自然地延續(xù)上下文。分析中發(fā)現(xiàn)的“檢查型交互頻繁”現(xiàn)象（用戶中途驗證模型輸出）進(jìn)一步佐證了這一點。如果模型頻繁“忘記”之前的對話或提供與上下文無關(guān)的回答，會導(dǎo)致用戶需要重復(fù)提供信息，顯著降低交互效率，引發(fā)用戶不滿。特別是在需要逐步推理或協(xié)作創(chuàng)作（如撰寫多章節(jié)文檔）的場景下，良好的上下文管理能力直接影響任務(wù)的成敗。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

詳細(xì)闡述：用戶對模型輸出的呈現(xiàn)形式有明確偏好。條目式、列表式等清晰的結(jié)構(gòu)化輸出更受歡迎，而圖表化（如柱狀圖、折線圖、餅圖）的直觀展示能顯著提升信息吸收效率，這也是用戶反饋中“數(shù)據(jù)可視化需求突出”的原因。同時，響應(yīng)速度直接影響用戶體驗的流暢度。超過5分鐘的響應(yīng)時間會導(dǎo)致用戶耐心下降，甚至放棄當(dāng)前任務(wù)。此外，“輸出不一致性”的問題表明模型在處理相似問題時可能存在邏輯偏差或隨機性，影響了用戶對模型可靠性的信任。這些問題需要在模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化中重點關(guān)注。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：

詳細(xì)闡述：針對模型所服務(wù)的特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療、教育、制造等），需系統(tǒng)性地擴(kuò)充和更新知識庫。

具體步驟：

(1)收集與整合：收集該領(lǐng)域的權(quán)威文獻(xiàn)、專業(yè)報告、術(shù)語表、行業(yè)規(guī)范、常用案例等，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜或向量數(shù)據(jù)庫。

(2)質(zhì)量篩選：對收集到的信息進(jìn)行去重、核實和時效性篩選，確保知識源的準(zhǔn)確性和可靠性。

(3)融入模型：通過fine-tuning（微調(diào)）或檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，將更新后的知識庫融入模型，提升模型在專業(yè)領(lǐng)域問題的理解和回答能力。

(4)持續(xù)迭代：建立知識庫的動態(tài)更新機制，定期引入最新的行業(yè)資訊和研究成果，保持模型的知識前沿性。

目標(biāo)效果：使模型能更準(zhǔn)確、專業(yè)地理解和回應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜概念和特定場景需求，減少因知識不足導(dǎo)致的錯誤或含糊回答。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

詳細(xì)闡述：提升模型的處理效率和響應(yīng)速度，改善用戶等待體驗。

具體步驟：

(1)任務(wù)優(yōu)先級隊列：分析用戶請求的緊急程度和類型，對需要快速響應(yīng)的簡單查詢（如事實核查）優(yōu)先處理，對復(fù)雜的計算或生成任務(wù)進(jìn)行合理預(yù)估和排隊。

(2)推理資源優(yōu)化：調(diào)整模型推理的超參數(shù)（如批處理大小、溫度系數(shù)），在保證輸出質(zhì)量的前提下，縮短計算時間。探索使用更高效的模型架構(gòu)或部署策略。

(3)進(jìn)度反饋機制：對于耗時較長的任務(wù)（如生成長報告、復(fù)雜數(shù)據(jù)分析），提供可視化的進(jìn)度提示或狀態(tài)更新，告知用戶“正在處理中，請稍候”，避免用戶因長時間無響應(yīng)而誤操作或放棄。

(4)緩存機制應(yīng)用：對高頻重復(fù)的查詢結(jié)果（如天氣預(yù)報、股票實時數(shù)據(jù)），建立緩存機制，當(dāng)再次收到相同請求時，能快速返回已有結(jié)果。

目標(biāo)效果：顯著降低平均響應(yīng)時間，特別是對于常用和簡單操作，力求接近實時響應(yīng)；對于復(fù)雜任務(wù)，提供明確的反饋，提升用戶耐心。

3.增強交互設(shè)計：

詳細(xì)闡述：改善用戶與模型的交互流程，使其更直觀、便捷。

具體步驟：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能：允許用戶在當(dāng)前會話中方便地回顧、引用或修改之前的對話片段，避免信息遺漏和重復(fù)輸入。例如，提供側(cè)邊欄或按鈕，展示最近幾輪對話的關(guān)鍵內(nèi)容。

(2)個性化輸出格式選項：提供用戶界面（UI）設(shè)置，允許用戶選擇偏好的輸出格式，如純文本、項目符號列表、編號列表、表格、Markdown等。針對數(shù)據(jù)可視化需求，提供圖表類型（柱狀圖、折線圖、餅圖等）和風(fēng)格的自定義選項。

(3)優(yōu)化指令輸入提示（PromptEngineeringGuidance）：在輸入框下方提供智能提示、示例指令或格式建議，幫助用戶更高效、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的需求，降低使用門檻。例如，針對報告生成任務(wù)，提示可選擇的報告類型（如市場分析、項目總結(jié)）和必要的輸入信息（如時間范圍、關(guān)注點）。

(4)引入交互式編輯器（可選）：對于文檔撰寫、代碼編寫等場景，可考慮集成簡易的富文本編輯器或代碼編輯器，允許用戶在模型生成的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行修改、刪除或格式化，實現(xiàn)人機協(xié)同創(chuàng)作。

目標(biāo)效果：提高用戶輸入效率和準(zhǔn)確性，增強用戶對交互過程的掌控感，提升任務(wù)完成度和用戶滿意度。

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本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、引言

垂直大模型作為人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已逐漸應(yīng)用于特定行業(yè)或場景，其用戶行為模式對模型優(yōu)化和應(yīng)用效果具有重要影響。本報告旨在通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示垂直大模型的使用特點、用戶偏好及潛在問題，為模型迭代和用戶體驗提升提供參考依據(jù)。報告內(nèi)容基于假設(shè)的樣本數(shù)據(jù)及行業(yè)通用分析方法，具體結(jié)構(gòu)如下：

二、用戶行為數(shù)據(jù)概述

（一）數(shù)據(jù)來源

1.用戶交互日志：記錄用戶與垂直大模型的對話內(nèi)容、操作頻率及響應(yīng)時長。

2.用戶反饋數(shù)據(jù)：包括滿意度評分、功能建議及投訴信息。

3.使用頻率統(tǒng)計：每日/每周/每月活躍用戶數(shù)及會話次數(shù)。

（二）樣本數(shù)據(jù)示例

1.總活躍用戶數(shù)：假設(shè)每日活躍用戶為5,000人，其中高頻用戶（每日使用≥3次）占比30%。

2.平均會話時長：用戶單次交互時長集中在30秒至5分鐘之間，20%的用戶會話時長超過5分鐘。

3.功能使用偏好：搜索類功能使用率最高（占比55%），其次是信息生成（占比25%）和數(shù)據(jù)分析（占比15%）。

三、關(guān)鍵用戶行為分析

（一）高頻交互模式

1.用戶傾向于使用簡潔指令：超過70%的請求采用短句或關(guān)鍵詞觸發(fā)，如“生成報告”“查詢數(shù)據(jù)”。

2.多輪對話依賴度高：45%的會話涉及連續(xù)提問或追問，用戶期待模型能保持上下文連貫性。

3.檢查型交互頻繁：用戶常在交互中途驗證模型輸出（如“這個數(shù)據(jù)對嗎？”），驗證次數(shù)占總交互的40%。

（二）用戶偏好與痛點

1.偏好分析：

(1)數(shù)據(jù)可視化需求突出：用戶更傾向于接收圖表化結(jié)果（如柱狀圖、餅圖），需求占比達(dá)35%。

(2)行業(yè)術(shù)語理解能力：用戶偏好輸入專業(yè)術(shù)語，模型需具備領(lǐng)域知識庫支持。

2.痛點問題：

(1)輸出不一致性：15%的用戶反映模型在不同會話中對同一問題給出矛盾答案。

(2)部分場景響應(yīng)慢：復(fù)雜計算任務(wù)（如財務(wù)預(yù)測）平均響應(yīng)時長達(dá)2分鐘，超用戶可接受范圍（1分鐘）。

（三）用戶反饋分類

1.滿意度評分分布：

(1)評分集中在4.0-4.5（滿分5分），占比65%。

(2)低評分（＜3分）主要集中于輸出準(zhǔn)確性不足（占比50%）。

2.功能改進(jìn)建議：

(1)增加“歷史記錄回顧”功能需求（占比30%）。

(2)優(yōu)化多語言支持（占比20%）。

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：針對特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療）補充專業(yè)術(shù)語庫，減少理解偏差。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

(1)引入優(yōu)先級隊列，優(yōu)先處理高頻需求任務(wù)。

(2)對復(fù)雜計算任務(wù)提供進(jìn)度提示。

3.增強交互設(shè)計：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能。

(2)提供個性化輸出格式選項（如純文本/圖表）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

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（接上一部分內(nèi)容）

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

詳細(xì)闡述：分析顯示，用戶使用垂直大模型的首要目的是解決其在特定工作或生活場景中的具體問題，例如快速獲取行業(yè)資訊、生成專業(yè)報告草稿、處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。用戶對模型輸出的專業(yè)性、相關(guān)性和時效性要求較高。例如，在金融分析場景中，用戶不僅需要模型提供市場趨勢解讀，更期待模型能引用最新的數(shù)據(jù)或報告。這表明，模型的“垂直”屬性（即深度行業(yè)知識）是用戶價值感知的關(guān)鍵，通用大模型在此類場景下往往因缺乏深度專業(yè)信息而難以滿足需求。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

詳細(xì)闡述：許多任務(wù)需要分步完成或涉及復(fù)雜的邏輯鏈條，用戶期望模型能夠記住之前的對話內(nèi)容，并在后續(xù)交互中自然地延續(xù)上下文。分析中發(fā)現(xiàn)的“檢查型交互頻繁”現(xiàn)象（用戶中途驗證模型輸出）進(jìn)一步佐證了這一點。如果模型頻繁“忘記”之前的對話或提供與上下文無關(guān)的回答，會導(dǎo)致用戶需要重復(fù)提供信息，顯著降低交互效率，引發(fā)用戶不滿。特別是在需要逐步推理或協(xié)作創(chuàng)作（如撰寫多章節(jié)文檔）的場景下，良好的上下文管理能力直接影響任務(wù)的成敗。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

詳細(xì)闡述：用戶對模型輸出的呈現(xiàn)形式有明確偏好。條目式、列表式等清晰的結(jié)構(gòu)化輸出更受歡迎，而圖表化（如柱狀圖、折線圖、餅圖）的直觀展示能顯著提升信息吸收效率，這也是用戶反饋中“數(shù)據(jù)可視化需求突出”的原因。同時，響應(yīng)速度直接影響用戶體驗的流暢度。超過5分鐘的響應(yīng)時間會導(dǎo)致用戶耐心下降，甚至放棄當(dāng)前任務(wù)。此外，“輸出不一致性”的問題表明模型在處理相似問題時可能存在邏輯偏差或隨機性，影響了用戶對模型可靠性的信任。這些問題需要在模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化中重點關(guān)注。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：

詳細(xì)闡述：針對模型所服務(wù)的特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療、教育、制造等），需系統(tǒng)性地擴(kuò)充和更新知識庫。

具體步驟：

(1)收集與整合：收集該領(lǐng)域的權(quán)威文獻(xiàn)、專業(yè)報告、術(shù)語表、行業(yè)規(guī)范、常用案例等，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜或向量數(shù)據(jù)庫。

(2)質(zhì)量篩選：對收集到的信息進(jìn)行去重、核實和時效性篩選，確保知識源的準(zhǔn)確性和可靠性。

(3)融入模型：通過fine-tuning（微調(diào)）或檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，將更新后的知識庫融入模型，提升模型在專業(yè)領(lǐng)域問題的理解和回答能力。

(4)持續(xù)迭代：建立知識庫的動態(tài)更新機制，定期引入最新的行業(yè)資訊和研究成果，保持模型的知識前沿性。

目標(biāo)效果：使模型能更準(zhǔn)確、專業(yè)地理解和回應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜概念和特定場景需求，減少因知識不足導(dǎo)致的錯誤或含糊回答。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

詳細(xì)闡述：提升模型的處理效率和響應(yīng)速度，改善用戶等待體驗。

具體步驟：

(1)任務(wù)優(yōu)先級隊列：分析用戶請求的緊急程度和類型，對需要快速響應(yīng)的簡單查詢（如事實核查）優(yōu)先處理，對復(fù)雜的計算或生成任務(wù)進(jìn)行合理預(yù)估和排隊。

(2)推理資源優(yōu)化：調(diào)整模型推理的超參數(shù)（如批處理大小、溫度系數(shù)），在保證輸出質(zhì)量的前提下，縮短計算時間。探索使用更高效的模型架構(gòu)或部署策略。

(3)進(jìn)度反饋機制：對于耗時較長的任務(wù)（如生成長報告、復(fù)雜數(shù)據(jù)分析），提供可視化的進(jìn)度提示或狀態(tài)更新，告知用戶“正在處理中，請稍候”，避免用戶因長時間無響應(yīng)而誤操作或放棄。

(4)緩存機制應(yīng)用：對高頻重復(fù)的查詢結(jié)果（如天氣預(yù)報、股票實時數(shù)據(jù)），建立緩存機制，當(dāng)再次收到相同請求時，能快速返回已有結(jié)果。

目標(biāo)效果：顯著降低平均響應(yīng)時間，特別是對于常用和簡單操作，力求接近實時響應(yīng)；對于復(fù)雜任務(wù)，提供明確的反饋，提升用戶耐心。

3.增強交互設(shè)計：

詳細(xì)闡述：改善用戶與模型的交互流程，使其更直觀、便捷。

具體步驟：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能：允許用戶在當(dāng)前會話中方便地回顧、引用或修改之前的對話片段，避免信息遺漏和重復(fù)輸入。例如，提供側(cè)邊欄或按鈕，展示最近幾輪對話的關(guān)鍵內(nèi)容。

(2)個性化輸出格式選項：提供用戶界面（UI）設(shè)置，允許用戶選擇偏好的輸出格式，如純文本、項目符號列表、編號列表、表格、Markdown等。針對數(shù)據(jù)可視化需求，提供圖表類型（柱狀圖、折線圖、餅圖等）和風(fēng)格的自定義選項。

(3)優(yōu)化指令輸入提示（PromptEngineeringGuidance）：在輸入框下方提供智能提示、示例指令或格式建議，幫助用戶更高效、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的需求，降低使用門檻。例如，針對報告生成任務(wù)，提示可選擇的報告類型（如市場分析、項目總結(jié)）和必要的輸入信息（如時間范圍、關(guān)注點）。

(4)引入交互式編輯器（可選）：對于文檔撰寫、代碼編寫等場景，可考慮集成簡易的富文本編輯器或代碼編輯器，允許用戶在模型生成的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行修改、刪除或格式化，實現(xiàn)人機協(xié)同創(chuàng)作。

目標(biāo)效果：提高用戶輸入效率和準(zhǔn)確性，增強用戶對交互過程的掌控感，提升任務(wù)完成度和用戶滿意度。

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本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、引言

垂直大模型作為人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已逐漸應(yīng)用于特定行業(yè)或場景，其用戶行為模式對模型優(yōu)化和應(yīng)用效果具有重要影響。本報告旨在通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示垂直大模型的使用特點、用戶偏好及潛在問題，為模型迭代和用戶體驗提升提供參考依據(jù)。報告內(nèi)容基于假設(shè)的樣本數(shù)據(jù)及行業(yè)通用分析方法，具體結(jié)構(gòu)如下：

二、用戶行為數(shù)據(jù)概述

（一）數(shù)據(jù)來源

1.用戶交互日志：記錄用戶與垂直大模型的對話內(nèi)容、操作頻率及響應(yīng)時長。

2.用戶反饋數(shù)據(jù)：包括滿意度評分、功能建議及投訴信息。

3.使用頻率統(tǒng)計：每日/每周/每月活躍用戶數(shù)及會話次數(shù)。

（二）樣本數(shù)據(jù)示例

1.總活躍用戶數(shù)：假設(shè)每日活躍用戶為5,000人，其中高頻用戶（每日使用≥3次）占比30%。

2.平均會話時長：用戶單次交互時長集中在30秒至5分鐘之間，20%的用戶會話時長超過5分鐘。

3.功能使用偏好：搜索類功能使用率最高（占比55%），其次是信息生成（占比25%）和數(shù)據(jù)分析（占比15%）。

三、關(guān)鍵用戶行為分析

（一）高頻交互模式

1.用戶傾向于使用簡潔指令：超過70%的請求采用短句或關(guān)鍵詞觸發(fā)，如“生成報告”“查詢數(shù)據(jù)”。

2.多輪對話依賴度高：45%的會話涉及連續(xù)提問或追問，用戶期待模型能保持上下文連貫性。

3.檢查型交互頻繁：用戶常在交互中途驗證模型輸出（如“這個數(shù)據(jù)對嗎？”），驗證次數(shù)占總交互的40%。

（二）用戶偏好與痛點

1.偏好分析：

(1)數(shù)據(jù)可視化需求突出：用戶更傾向于接收圖表化結(jié)果（如柱狀圖、餅圖），需求占比達(dá)35%。

(2)行業(yè)術(shù)語理解能力：用戶偏好輸入專業(yè)術(shù)語，模型需具備領(lǐng)域知識庫支持。

2.痛點問題：

(1)輸出不一致性：15%的用戶反映模型在不同會話中對同一問題給出矛盾答案。

(2)部分場景響應(yīng)慢：復(fù)雜計算任務(wù)（如財務(wù)預(yù)測）平均響應(yīng)時長達(dá)2分鐘，超用戶可接受范圍（1分鐘）。

（三）用戶反饋分類

1.滿意度評分分布：

(1)評分集中在4.0-4.5（滿分5分），占比65%。

(2)低評分（＜3分）主要集中于輸出準(zhǔn)確性不足（占比50%）。

2.功能改進(jìn)建議：

(1)增加“歷史記錄回顧”功能需求（占比30%）。

(2)優(yōu)化多語言支持（占比20%）。

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：針對特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療）補充專業(yè)術(shù)語庫，減少理解偏差。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

(1)引入優(yōu)先級隊列，優(yōu)先處理高頻需求任務(wù)。

(2)對復(fù)雜計算任務(wù)提供進(jìn)度提示。

3.增強交互設(shè)計：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能。

(2)提供個性化輸出格式選項（如純文本/圖表）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

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（接上一部分內(nèi)容）

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

詳細(xì)闡述：分析顯示，用戶使用垂直大模型的首要目的是解決其在特定工作或生活場景中的具體問題，例如快速獲取行業(yè)資訊、生成專業(yè)報告草稿、處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。用戶對模型輸出的專業(yè)性、相關(guān)性和時效性要求較高。例如，在金融分析場景中，用戶不僅需要模型提供市場趨勢解讀，更期待模型能引用最新的數(shù)據(jù)或報告。這表明，模型的“垂直”屬性（即深度行業(yè)知識）是用戶價值感知的關(guān)鍵，通用大模型在此類場景下往往因缺乏深度專業(yè)信息而難以滿足需求。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

詳細(xì)闡述：許多任務(wù)需要分步完成或涉及復(fù)雜的邏輯鏈條，用戶期望模型能夠記住之前的對話內(nèi)容，并在后續(xù)交互中自然地延續(xù)上下文。分析中發(fā)現(xiàn)的“檢查型交互頻繁”現(xiàn)象（用戶中途驗證模型輸出）進(jìn)一步佐證了這一點。如果模型頻繁“忘記”之前的對話或提供與上下文無關(guān)的回答，會導(dǎo)致用戶需要重復(fù)提供信息，顯著降低交互效率，引發(fā)用戶不滿。特別是在需要逐步推理或協(xié)作創(chuàng)作（如撰寫多章節(jié)文檔）的場景下，良好的上下文管理能力直接影響任務(wù)的成敗。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

詳細(xì)闡述：用戶對模型輸出的呈現(xiàn)形式有明確偏好。條目式、列表式等清晰的結(jié)構(gòu)化輸出更受歡迎，而圖表化（如柱狀圖、折線圖、餅圖）的直觀展示能顯著提升信息吸收效率，這也是用戶反饋中“數(shù)據(jù)可視化需求突出”的原因。同時，響應(yīng)速度直接影響用戶體驗的流暢度。超過5分鐘的響應(yīng)時間會導(dǎo)致用戶耐心下降，甚至放棄當(dāng)前任務(wù)。此外，“輸出不一致性”的問題表明模型在處理相似問題時可能存在邏輯偏差或隨機性，影響了用戶對模型可靠性的信任。這些問題需要在模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化中重點關(guān)注。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：

詳細(xì)闡述：針對模型所服務(wù)的特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療、教育、制造等），需系統(tǒng)性地擴(kuò)充和更新知識庫。

具體步驟：

(1)收集與整合：收集該領(lǐng)域的權(quán)威文獻(xiàn)、專業(yè)報告、術(shù)語表、行業(yè)規(guī)范、常用案例等，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜或向量數(shù)據(jù)庫。

(2)質(zhì)量篩選：對收集到的信息進(jìn)行去重、核實和時效性篩選，確保知識源的準(zhǔn)確性和可靠性。

(3)融入模型：通過fine-tuning（微調(diào)）或檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，將更新后的知識庫融入模型，提升模型在專業(yè)領(lǐng)域問題的理解和回答能力。

(4)持續(xù)迭代：建立知識庫的動態(tài)更新機制，定期引入最新的行業(yè)資訊和研究成果，保持模型的知識前沿性。

目標(biāo)效果：使模型能更準(zhǔn)確、專業(yè)地理解和回應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜概念和特定場景需求，減少因知識不足導(dǎo)致的錯誤或含糊回答。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

詳細(xì)闡述：提升模型的處理效率和響應(yīng)速度，改善用戶等待體驗。

具體步驟：

(1)任務(wù)優(yōu)先級隊列：分析用戶請求的緊急程度和類型，對需要快速響應(yīng)的簡單查詢（如事實核查）優(yōu)先處理，對復(fù)雜的計算或生成任務(wù)進(jìn)行合理預(yù)估和排隊。

(2)推理資源優(yōu)化：調(diào)整模型推理的超參數(shù)（如批處理大小、溫度系數(shù)），在保證輸出質(zhì)量的前提下，縮短計算時間。探索使用更高效的模型架構(gòu)或部署策略。

(3)進(jìn)度反饋機制：對于耗時較長的任務(wù)（如生成長報告、復(fù)雜數(shù)據(jù)分析），提供可視化的進(jìn)度提示或狀態(tài)更新，告知用戶“正在處理中，請稍候”，避免用戶因長時間無響應(yīng)而誤操作或放棄。

(4)緩存機制應(yīng)用：對高頻重復(fù)的查詢結(jié)果（如天氣預(yù)報、股票實時數(shù)據(jù)），建立緩存機制，當(dāng)再次收到相同請求時，能快速返回已有結(jié)果。

目標(biāo)效果：顯著降低平均響應(yīng)時間，特別是對于常用和簡單操作，力求接近實時響應(yīng)；對于復(fù)雜任務(wù)，提供明確的反饋，提升用戶耐心。

3.增強交互設(shè)計：

詳細(xì)闡述：改善用戶與模型的交互流程，使其更直觀、便捷。

具體步驟：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能：允許用戶在當(dāng)前會話中方便地回顧、引用或修改之前的對話片段，避免信息遺漏和重復(fù)輸入。例如，提供側(cè)邊欄或按鈕，展示最近幾輪對話的關(guān)鍵內(nèi)容。

(2)個性化輸出格式選項：提供用戶界面（UI）設(shè)置，允許用戶選擇偏好的輸出格式，如純文本、項目符號列表、編號列表、表格、Markdown等。針對數(shù)據(jù)可視化需求，提供圖表類型（柱狀圖、折線圖、餅圖等）和風(fēng)格的自定義選項。

(3)優(yōu)化指令輸入提示（PromptEngineeringGuidance）：在輸入框下方提供智能提示、示例指令或格式建議，幫助用戶更高效、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的需求，降低使用門檻。例如，針對報告生成任務(wù)，提示可選擇的報告類型（如市場分析、項目總結(jié)）和必要的輸入信息（如時間范圍、關(guān)注點）。

(4)引入交互式編輯器（可選）：對于文檔撰寫、代碼編寫等場景，可考慮集成簡易的富文本編輯器或代碼編輯器，允許用戶在模型生成的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行修改、刪除或格式化，實現(xiàn)人機協(xié)同創(chuàng)作。

目標(biāo)效果：提高用戶輸入效率和準(zhǔn)確性，增強用戶對交互過程的掌控感，提升任務(wù)完成度和用戶滿意度。

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本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、引言

垂直大模型作為人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已逐漸應(yīng)用于特定行業(yè)或場景，其用戶行為模式對模型優(yōu)化和應(yīng)用效果具有重要影響。本報告旨在通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示垂直大模型的使用特點、用戶偏好及潛在問題，為模型迭代和用戶體驗提升提供參考依據(jù)。報告內(nèi)容基于假設(shè)的樣本數(shù)據(jù)及行業(yè)通用分析方法，具體結(jié)構(gòu)如下：

二、用戶行為數(shù)據(jù)概述

（一）數(shù)據(jù)來源

1.用戶交互日志：記錄用戶與垂直大模型的對話內(nèi)容、操作頻率及響應(yīng)時長。

2.用戶反饋數(shù)據(jù)：包括滿意度評分、功能建議及投訴信息。

3.使用頻率統(tǒng)計：每日/每周/每月活躍用戶數(shù)及會話次數(shù)。

（二）樣本數(shù)據(jù)示例

1.總活躍用戶數(shù)：假設(shè)每日活躍用戶為5,000人，其中高頻用戶（每日使用≥3次）占比30%。

2.平均會話時長：用戶單次交互時長集中在30秒至5分鐘之間，20%的用戶會話時長超過5分鐘。

3.功能使用偏好：搜索類功能使用率最高（占比55%），其次是信息生成（占比25%）和數(shù)據(jù)分析（占比15%）。

三、關(guān)鍵用戶行為分析

（一）高頻交互模式

1.用戶傾向于使用簡潔指令：超過70%的請求采用短句或關(guān)鍵詞觸發(fā)，如“生成報告”“查詢數(shù)據(jù)”。

2.多輪對話依賴度高：45%的會話涉及連續(xù)提問或追問，用戶期待模型能保持上下文連貫性。

3.檢查型交互頻繁：用戶常在交互中途驗證模型輸出（如“這個數(shù)據(jù)對嗎？”），驗證次數(shù)占總交互的40%。

（二）用戶偏好與痛點

1.偏好分析：

(1)數(shù)據(jù)可視化需求突出：用戶更傾向于接收圖表化結(jié)果（如柱狀圖、餅圖），需求占比達(dá)35%。

(2)行業(yè)術(shù)語理解能力：用戶偏好輸入專業(yè)術(shù)語，模型需具備領(lǐng)域知識庫支持。

2.痛點問題：

(1)輸出不一致性：15%的用戶反映模型在不同會話中對同一問題給出矛盾答案。

(2)部分場景響應(yīng)慢：復(fù)雜計算任務(wù)（如財務(wù)預(yù)測）平均響應(yīng)時長達(dá)2分鐘，超用戶可接受范圍（1分鐘）。

（三）用戶反饋分類

1.滿意度評分分布：

(1)評分集中在4.0-4.5（滿分5分），占比65%。

(2)低評分（＜3分）主要集中于輸出準(zhǔn)確性不足（占比50%）。

2.功能改進(jìn)建議：

(1)增加“歷史記錄回顧”功能需求（占比30%）。

(2)優(yōu)化多語言支持（占比20%）。

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：針對特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療）補充專業(yè)術(shù)語庫，減少理解偏差。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

(1)引入優(yōu)先級隊列，優(yōu)先處理高頻需求任務(wù)。

(2)對復(fù)雜計算任務(wù)提供進(jìn)度提示。

3.增強交互設(shè)計：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能。

(2)提供個性化輸出格式選項（如純文本/圖表）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

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（接上一部分內(nèi)容）

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

詳細(xì)闡述：分析顯示，用戶使用垂直大模型的首要目的是解決其在特定工作或生活場景中的具體問題，例如快速獲取行業(yè)資訊、生成專業(yè)報告草稿、處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。用戶對模型輸出的專業(yè)性、相關(guān)性和時效性要求較高。例如，在金融分析場景中，用戶不僅需要模型提供市場趨勢解讀，更期待模型能引用最新的數(shù)據(jù)或報告。這表明，模型的“垂直”屬性（即深度行業(yè)知識）是用戶價值感知的關(guān)鍵，通用大模型在此類場景下往往因缺乏深度專業(yè)信息而難以滿足需求。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

詳細(xì)闡述：許多任務(wù)需要分步完成或涉及復(fù)雜的邏輯鏈條，用戶期望模型能夠記住之前的對話內(nèi)容，并在后續(xù)交互中自然地延續(xù)上下文。分析中發(fā)現(xiàn)的“檢查型交互頻繁”現(xiàn)象（用戶中途驗證模型輸出）進(jìn)一步佐證了這一點。如果模型頻繁“忘記”之前的對話或提供與上下文無關(guān)的回答，會導(dǎo)致用戶需要重復(fù)提供信息，顯著降低交互效率，引發(fā)用戶不滿。特別是在需要逐步推理或協(xié)作創(chuàng)作（如撰寫多章節(jié)文檔）的場景下，良好的上下文管理能力直接影響任務(wù)的成敗。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

詳細(xì)闡述：用戶對模型輸出的呈現(xiàn)形式有明確偏好。條目式、列表式等清晰的結(jié)構(gòu)化輸出更受歡迎，而圖表化（如柱狀圖、折線圖、餅圖）的直觀展示能顯著提升信息吸收效率，這也是用戶反饋中“數(shù)據(jù)可視化需求突出”的原因。同時，響應(yīng)速度直接影響用戶體驗的流暢度。超過5分鐘的響應(yīng)時間會導(dǎo)致用戶耐心下降，甚至放棄當(dāng)前任務(wù)。此外，“輸出不一致性”的問題表明模型在處理相似問題時可能存在邏輯偏差或隨機性，影響了用戶對模型可靠性的信任。這些問題需要在模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化中重點關(guān)注。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：

詳細(xì)闡述：針對模型所服務(wù)的特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療、教育、制造等），需系統(tǒng)性地擴(kuò)充和更新知識庫。

具體步驟：

(1)收集與整合：收集該領(lǐng)域的權(quán)威文獻(xiàn)、專業(yè)報告、術(shù)語表、行業(yè)規(guī)范、常用案例等，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的知識圖譜或向量數(shù)據(jù)庫。

(2)質(zhì)量篩選：對收集到的信息進(jìn)行去重、核實和時效性篩選，確保知識源的準(zhǔn)確性和可靠性。

(3)融入模型：通過fine-tuning（微調(diào)）或檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，將更新后的知識庫融入模型，提升模型在專業(yè)領(lǐng)域問題的理解和回答能力。

(4)持續(xù)迭代：建立知識庫的動態(tài)更新機制，定期引入最新的行業(yè)資訊和研究成果，保持模型的知識前沿性。

目標(biāo)效果：使模型能更準(zhǔn)確、專業(yè)地理解和回應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜概念和特定場景需求，減少因知識不足導(dǎo)致的錯誤或含糊回答。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

詳細(xì)闡述：提升模型的處理效率和響應(yīng)速度，改善用戶等待體驗。

具體步驟：

(1)任務(wù)優(yōu)先級隊列：分析用戶請求的緊急程度和類型，對需要快速響應(yīng)的簡單查詢（如事實核查）優(yōu)先處理，對復(fù)雜的計算或生成任務(wù)進(jìn)行合理預(yù)估和排隊。

(2)推理資源優(yōu)化：調(diào)整模型推理的超參數(shù)（如批處理大小、溫度系數(shù)），在保證輸出質(zhì)量的前提下，縮短計算時間。探索使用更高效的模型架構(gòu)或部署策略。

(3)進(jìn)度反饋機制：對于耗時較長的任務(wù)（如生成長報告、復(fù)雜數(shù)據(jù)分析），提供可視化的進(jìn)度提示或狀態(tài)更新，告知用戶“正在處理中，請稍候”，避免用戶因長時間無響應(yīng)而誤操作或放棄。

(4)緩存機制應(yīng)用：對高頻重復(fù)的查詢結(jié)果（如天氣預(yù)報、股票實時數(shù)據(jù)），建立緩存機制，當(dāng)再次收到相同請求時，能快速返回已有結(jié)果。

目標(biāo)效果：顯著降低平均響應(yīng)時間，特別是對于常用和簡單操作，力求接近實時響應(yīng)；對于復(fù)雜任務(wù)，提供明確的反饋，提升用戶耐心。

3.增強交互設(shè)計：

詳細(xì)闡述：改善用戶與模型的交互流程，使其更直觀、便捷。

具體步驟：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能：允許用戶在當(dāng)前會話中方便地回顧、引用或修改之前的對話片段，避免信息遺漏和重復(fù)輸入。例如，提供側(cè)邊欄或按鈕，展示最近幾輪對話的關(guān)鍵內(nèi)容。

(2)個性化輸出格式選項：提供用戶界面（UI）設(shè)置，允許用戶選擇偏好的輸出格式，如純文本、項目符號列表、編號列表、表格、Markdown等。針對數(shù)據(jù)可視化需求，提供圖表類型（柱狀圖、折線圖、餅圖等）和風(fēng)格的自定義選項。

(3)優(yōu)化指令輸入提示（PromptEngineeringGuidance）：在輸入框下方提供智能提示、示例指令或格式建議，幫助用戶更高效、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的需求，降低使用門檻。例如，針對報告生成任務(wù)，提示可選擇的報告類型（如市場分析、項目總結(jié)）和必要的輸入信息（如時間范圍、關(guān)注點）。

(4)引入交互式編輯器（可選）：對于文檔撰寫、代碼編寫等場景，可考慮集成簡易的富文本編輯器或代碼編輯器，允許用戶在模型生成的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行修改、刪除或格式化，實現(xiàn)人機協(xié)同創(chuàng)作。

目標(biāo)效果：提高用戶輸入效率和準(zhǔn)確性，增強用戶對交互過程的掌控感，提升任務(wù)完成度和用戶滿意度。

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一、引言

垂直大模型作為人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已逐漸應(yīng)用于特定行業(yè)或場景，其用戶行為模式對模型優(yōu)化和應(yīng)用效果具有重要影響。本報告旨在通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示垂直大模型的使用特點、用戶偏好及潛在問題，為模型迭代和用戶體驗提升提供參考依據(jù)。報告內(nèi)容基于假設(shè)的樣本數(shù)據(jù)及行業(yè)通用分析方法，具體結(jié)構(gòu)如下：

二、用戶行為數(shù)據(jù)概述

（一）數(shù)據(jù)來源

1.用戶交互日志：記錄用戶與垂直大模型的對話內(nèi)容、操作頻率及響應(yīng)時長。

2.用戶反饋數(shù)據(jù)：包括滿意度評分、功能建議及投訴信息。

3.使用頻率統(tǒng)計：每日/每周/每月活躍用戶數(shù)及會話次數(shù)。

（二）樣本數(shù)據(jù)示例

1.總活躍用戶數(shù)：假設(shè)每日活躍用戶為5,000人，其中高頻用戶（每日使用≥3次）占比30%。

2.平均會話時長：用戶單次交互時長集中在30秒至5分鐘之間，20%的用戶會話時長超過5分鐘。

3.功能使用偏好：搜索類功能使用率最高（占比55%），其次是信息生成（占比25%）和數(shù)據(jù)分析（占比15%）。

三、關(guān)鍵用戶行為分析

（一）高頻交互模式

1.用戶傾向于使用簡潔指令：超過70%的請求采用短句或關(guān)鍵詞觸發(fā)，如“生成報告”“查詢數(shù)據(jù)”。

2.多輪對話依賴度高：45%的會話涉及連續(xù)提問或追問，用戶期待模型能保持上下文連貫性。

3.檢查型交互頻繁：用戶常在交互中途驗證模型輸出（如“這個數(shù)據(jù)對嗎？”），驗證次數(shù)占總交互的40%。

（二）用戶偏好與痛點

1.偏好分析：

(1)數(shù)據(jù)可視化需求突出：用戶更傾向于接收圖表化結(jié)果（如柱狀圖、餅圖），需求占比達(dá)35%。

(2)行業(yè)術(shù)語理解能力：用戶偏好輸入專業(yè)術(shù)語，模型需具備領(lǐng)域知識庫支持。

2.痛點問題：

(1)輸出不一致性：15%的用戶反映模型在不同會話中對同一問題給出矛盾答案。

(2)部分場景響應(yīng)慢：復(fù)雜計算任務(wù)（如財務(wù)預(yù)測）平均響應(yīng)時長達(dá)2分鐘，超用戶可接受范圍（1分鐘）。

（三）用戶反饋分類

1.滿意度評分分布：

(1)評分集中在4.0-4.5（滿分5分），占比65%。

(2)低評分（＜3分）主要集中于輸出準(zhǔn)確性不足（占比50%）。

2.功能改進(jìn)建議：

(1)增加“歷史記錄回顧”功能需求（占比30%）。

(2)優(yōu)化多語言支持（占比20%）。

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

3.數(shù)據(jù)可視化與快速響應(yīng)是用戶關(guān)注的重點，而輸出一致性和穩(wěn)定性仍需加強。

（二）優(yōu)化建議

1.強化領(lǐng)域知識庫建設(shè)：針對特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療）補充專業(yè)術(shù)語庫，減少理解偏差。

2.優(yōu)化響應(yīng)機制：

(1)引入優(yōu)先級隊列，優(yōu)先處理高頻需求任務(wù)。

(2)對復(fù)雜計算任務(wù)提供進(jìn)度提示。

3.增強交互設(shè)計：

(1)開發(fā)歷史對話快速檢索功能。

(2)提供個性化輸出格式選項（如純文本/圖表）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

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（接上一部分內(nèi)容）

四、行為分析結(jié)論與建議

（一）核心結(jié)論

1.用戶對垂直大模型的核心需求是高效、準(zhǔn)確的信息處理，尤其重視專業(yè)領(lǐng)域的知識支持。

詳細(xì)闡述：分析顯示，用戶使用垂直大模型的首要目的是解決其在特定工作或生活場景中的具體問題，例如快速獲取行業(yè)資訊、生成專業(yè)報告草稿、處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。用戶對模型輸出的專業(yè)性、相關(guān)性和時效性要求較高。例如，在金融分析場景中，用戶不僅需要模型提供市場趨勢解讀，更期待模型能引用最新的數(shù)據(jù)或報告。這表明，模型的“垂直”屬性（即深度行業(yè)知識）是用戶價值感知的關(guān)鍵，通用大模型在此類場景下往往因缺乏深度專業(yè)信息而難以滿足需求。

2.多輪對話能力和上下文保持性是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素。

詳細(xì)闡述：許多任務(wù)需要分步完成或涉及復(fù)雜的邏輯鏈條，用戶期望模型能夠記住之前的對話內(nèi)容，并在后續(xù)交互中自然地延續(xù)上下文。分析中發(fā)現(xiàn)的“檢查型交互頻繁”現(xiàn)象（用戶中途驗證模型輸出）進(jìn)一步佐證了這一點。如果模型頻繁“忘記”之前的對話或提供與上下文無關(guān)的回答，會導(dǎo)致用戶需要重復(fù)提供信息，