它類似於現實世界中的人類互動嗎？
它可以為使用者節省時間嗎？對使用者來說更方便嗎？當使用者的手和注意力被占用或沒有移動裝置可用時，語音介面尤其有用。如果在開車，騎自行車，步行，鍛鍊，做飯或坐在沙發上時使用應用程式是有意義的，那麼該應用程式可能是會話介面的最佳候選。
它會碰到goldilocks區嗎？最佳的會話應用程式正好落在「goldilocks區域」。它們提供的功能範圍很窄，既能確保機器學習模型達到很高的準確性，又能讓使用者覺得這種體驗對各種任務都很有用。過於狹窄的應用程式可能是繁瑣和無用的。過於寬泛的應用程式可能只是偶然的準確性，從而讓使用者感到失望。
是否能獲得足夠的訓練資料？即使是最好的用例，在無法收集足夠的訓練資料來反映所設想的全部功能時也會失敗。對於理想的用例，可以通過眾包技術輕鬆生成培訓資料。如果您用例的訓練資料只能從少數難以找到的專家那裡獲得，那麼它不太可能是會話介面的良好候選。
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