建议，然后根据反馈进行迭代改进。在这个过程中，可以使用以下 方法： 1. 定性访谈：与用户进行面对面的访谈，了解他们对交互设计的 看法和建议。 2. 可用性测试：观察用户在使用原型时的行为，记录其遇到的困 难与障碍。 3. 问卷调查：设计问题对平台的易用性、满意度等进行定量分 析。 通过这些方法，团队可以及时发现潜在的问题，调整交互设 计，以更好地满足用户需求。 总而言之，在人工智能行业大模型 SaaS 平台的交互设计中， 需求分析与规 划、平台设计与开发、测试与优化、上线与维护。每个阶段都有明 确的目标、任务及里程碑。 在需求分析与规划阶段，主要任务包括： 1. 收集用户需求：通过与潜在客户和行业专家的访谈、问卷调查 等方式获取用户需求和痛点。 2. 市场调研：分析市场上已有的产品、竞争对手情况、市场规模 及未来趋势。 3. 功能定义：根据用户需求和市场调研，定义平台的功能模块， 优先级，及技术要求。 置多种反馈入口，用户可以通过以下方式表达他们的看法：  应用内反馈：用户在使用平台的各个功能时，可以轻松找到反 馈按钮，随时提交意见或建议。  定期用户调查：每季度进行一次全面的用户满意度调查，包括 Likert 量表问卷、开放性问题等。  社区论坛：建立一个专门的用户社区，鼓励用户在这里分享使 用经验和建议，同时也能促成用户之间的互动。  客服支持：提供热线电话和在线客服，确保用户在遇到问题时 能够获得及时的帮助和反馈。

可视化效果：模型的真实感和细节表现。 3. 反馈响应：系统对用户操作的响应速度和适应性。 4. 用户满意度：通过问卷调查获取用户对模型的总体评价。 接下来，我们将进行定量与定性相结合的评估。定量评估通过 记录用户在使用模型时的操作时间、错误率等数据，以得到具体的 用户行为分析；而定性评估则通过用户访谈和问卷调查收集用户反 馈，了解他们的感受与建议。 在具体实施过程中，我们选择了 10 位具有不同背景的用户进 行体验测试，这些用户包括专业工程师、普通市民以及学生等。每 位用户会在导引下完成一系列操作任务，完成后填写满意度问卷， 评估内容如下： 评估内容 评分 (1-5) 备注 互动体验 4 操作较为流畅 可视化效果 5 真实感强，细节到位 反馈响应 4 响应速度较快 用户满意度 4 整体满意 从问卷调查和访谈反馈中，大部分用户表示三维模型在细节表 现和互动体验上具有良好的表现。然而，也有部分用户提到在初次 CPU 和内存占用情况，以及加载时间等。 5. 用户支持与培训：通过模拟日常使用情况，评估用户在培训后 的支持需求及自助问题解决能力。 测试过程中，将为参与者提供调查问卷和访谈，使用定量与定 性结合的方法收集数据。问卷包括具体评分项，利用李克特量表 （1-5 级）进行评分，并设置开放性问题以捕捉用户意见。 为了便于分析，用户反馈将进行汇总和分类，主要分为以下几 类：  界面设计

其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 数据分析是调研的关键环节。通过统计分析方法，对收集到的 数据进行量化分析，找出用户需求的共性和差异。例如，可以使用 频率分析、交叉分析等方法，识别出用户最关心的功能和痛点。对 操作手册：提供详细的操作步骤和截图，确保用户能够按图索 骥。  案例分析：结合实际业务场景，展示智能体在不同情况下的应 用效果。  互动练习：设计互动环节，让用户在模拟环境中进行实战操 作。  反馈机制：通过问卷调查或访谈，收集用户对培训的反馈，持 续优化培训内容。 通过系统的用户培训，用户可以快速上手并充分利用 DeepSeek 智能体的各项功能，提升工作效率和决策质量。同时， 培训不仅为用户提供

摄像头，实时采集运营数据及乘客行为信息。  与政府及公共机构合作：政府及公共机构拥有大量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他出行服务平台（如共享单车、网约车公司）构 建数据共享机制。  历史数据档案建立：对现有的运营记录、报表等历史数据进行 系统归档，实现数据的集中存储与管理，为模型训练时提供丰 大模型的实施步骤与方案中，首先需 要进行全方位的需求分析与系统评估，以确保充分理解相关部门和 用户的实际需求。此步骤的关键是明确 AI 模型的具体应用场景， 例如智能调度、故障预测、客流分析等。通过问卷调查、访谈和数 据审核等方式，确定优先级高的应用场景。 接下来，基于需求分析的结果，进行数据采集与预处理。这一 阶段需要对原始数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。 常见的数据来源包括 收集已有数据：通过分析城市轨道交通的历史数据和现有报 告，初步评估当前系统的运作效率和存在的问题。这些数据可 能包括客流量、故障记录、维护成本等。 3. 设计调研问卷：编制针对不同利益相关者的调研问卷，设置开 放式和封闭式问题，以便获取定量与定性信息。问卷每个部分 应涵盖需求、当前问题、期望功能等方面。 4. 进行深入访谈：与关键利益相关者进行面对面的深度访谈，挖 掘他们对 AI 大模型的具体需求和期望。访谈对象可以包括运

项目的实施将分为多个阶段，每个阶段设定明确的目标与可交 付成果。以下为具体的项目阶段及其对应的时间规划： 1. 需求分析阶段（1-2 个月） o 收集与分析医院现有的工作流程、患者数据和临床决策 过程。 o 通过访谈、问卷调查等方式，识别主要的痛点和改进需 求。 2. 技术准备阶段（2-3 个月） o 选择合适的 AI 生成式大模型，进行初步的技术评估和选 择。 o 与技术团队协作，完善数据准备，包括数据清洗与标 方法可以有效管理风险，并确保各个环节都能按照预定计划推进。 阶段一：需求分析与可行性研究 这一阶段将首先进行需求分析，确定医疗机构及其主要利益相 关者在 AI 生成式大模型方面的具体需求。通过访谈、问卷调查等 方式，我们将收集相关数据，确保充分理解潜在用户的期望和痛 点。此外，还将进行可行性研究，以评估技术、资源和法规的适应 性。 可交付成果：  完成需求分析报告  可行性研究报告 项目协调员：负责与各利益相关者的沟通，确保需求的明确和 团队的协作。 其次，开展团队的能力评估和培训。为了确保团队成员具备完 成任务所需的技能与知识，可通过以下方式进行能力评估和培训：  定期的技能评估：通过问卷、面试或工作表现评估团队成员的 专业能力。  内部培训：根据评估结果，安排针对性的内部培训，如 AI 技 术培训、医疗知识分享等。  外部学习机会：支持团队成员参加相关的会议、培训课程或在

奖惩机制 政治生日 排行榜 积分商城 奖惩机制 增值服务 平台功能  直播  党费缴纳  AI 党建助手  视频会议  工会服务  共青团服务  投票选举  问卷调查  微博朋友圈  其它定制功能 特色功能模块建设 -- 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。

史记录查看 等功能。同时，为了提升用户体验，界面还应支持个性化设置，如 自定义主题、快捷方式和通知提醒。 为了更好地满足上述用户需求，我们可以通过以下措施进行优 化： - 用户调研：通过问卷、访谈等方式收集用户反馈，了解他们 的具体需求和痛点。 - 用户体验测试：在开发过程中进行多轮用户 体验测试，及时调整界面设计，确保最终产品符合用户期望。 - 数 据支持：根据用户行为数据分析，优化界面布局和操作流程，提升 用户能够快速、有效地表达他们的意见和建议。 “ ” 首先，我们将在系统的主界面设置一个显眼的 反馈 按钮，用 户可以通过点击该按钮进入反馈页面。反馈页面将提供多种反馈方 式，包括但不限于文本输入、评分系统和单选/多选问卷。用户可 以根据自己的需求选择最适合的反馈方式。例如，对于使用过程中 的具体问题，用户可以选择文本输入，详细描述问题；对于整体体 验的评价，用户可以选择评分系统，从 1 到 5 星进行打分。 行优化和更新，提升其性能和适应性。 - 知识库建设：建立完善的在线知识库，涵盖常见问题解答、操作 指南、最佳实践等内容，方便银行员工随时查阅和学习。 为评估培训效果，将设计一套科学的反馈机制。通过问卷调 查、实际操作考核以及后续的业务表现跟踪，持续优化培训内容和 方式。同时，定期举办技术交流会或研讨会，邀请行业内专家和银 行内部优秀案例分享经验，促进知识共享和技术进步。 通过以上培训和支持机制的建立，确保银行团队不仅能够熟练

用户可通过电话、邮件或即时通讯工具获得帮助。  建立用户社区和论坛，鼓励用户之间交流使用心得和技巧，形 成互助学习的良好氛围。  定期更新和维护系统，确保模型的性能和功能持续优化。 此外，我们还将定期收集用户反馈，通过问卷调查或访谈的方 式了解用户在实际应用中遇到的问题和建议，不断改进培训内容和 支持服务。通过这一系列措施，我们旨在最大化 DeepSeek-R1 大 模型的应用效果，提升工程造价工作的效率和准确性。 成本，具有显著的经济效益和实际应用价值。 10.4 用户满意度调查 在实施 DeepSeek-R1 大模型于工程造价领域后，为了全面评 估其应用效果，用户满意度调查成为了一个不可或缺的环节。通过 设计详细的问卷调查，我们从多个维度收集了用户的使用反馈，包 括模型的准确性、易用性、响应速度以及对工作效率的提升等。调 查对象涵盖了工程造价师、项目经理以及相关领域的专家，确保数 据的广泛性和代表性。 调查结果显示，用户对 DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域中 的应用效果，并针对实际应用中的问题不断优化和改进。首先，建 议定期收集用户反馈，特别是来自工程造价师、项目经理和其他相 关用户的使用体验和建议。这些反馈可以通过定期的问卷调查、用 户访谈或在线反馈系统获取，从而识别出模型在实际应用中的痛点 和不足。 其次，应持续改进模型的训练数据集，确保其覆盖更广泛的项 目类型和工程造价场景。可以通过引入更多的历史项目数据、行业

时，系统应遵循无障碍设计标准，确保所有用户，包括残障人士， 都能便捷地使用系统。 为确保用户体验优化的持续改进，系统应内置用户反馈机制。 通过收集用户的意见和建议，开发团队可以及时发现问题并进行迭 代更新。例如，系统可以通过调查问卷或用户访谈的方式，了解用 户在日常使用中的痛点，并针对性地进行优化。 最后，系统应具备数据驱动的用户体验分析能力。通过收集和 分析用户行为数据，开发团队可以识别用户的使用模式和偏好，从 而进 目经理以及关键业务部门的代表，以确保项目的各个方面都能得到 充分的考虑和支持。 项目启动后，进行需求分析和现状评估，这是确保 AI 解决方 案与业务需求匹配的关键步骤。在这一阶段，通过工作坊、访谈和 问卷调查等方式，收集并分析业务流程、数据资产、技术基础设施 等信息。基于这些分析结果，制定详细的功能需求和技术规格说明 书。 接着，设计 AI 模型的架构和数据流。这包括选择合适的 AI 算 法