文章主题：图形化聊天, ChatGPT, 创意阶段, UML
操作系统从DOS的命令行进化到windows图形交互。那ChatGPT是否也会从命令行交互演进到图形交互？
当我向ChatGPT提出：“你能否以图形的方式进行交流？”时，这位智能助手立刻有备无患地用ASCII字符绘制出一幅猫头鹰的图像，呈现给我。
/\_/\
( o.o )
> ^ <好吧，ASCII字符艺术是图形，但表达能力确实有限。
ChatGPT 的独特之处在于其具备将各种语言融合在一起的能力，这使得它能够吞噬不同语种，并将其转化为其他语言形式。在此过程中，ChatGPT 甚至能够处理一些特定的语言元素，如文本 UML，从而生成更为复杂且具有特定含义的语句。
让我们来尝试一种全新的，以图形与chatgpt聊天方式吧：
prompt: 请用PlantUML代码画出《哈利波特》人物关系图，关系连线上标注关系名称。关系连线以雪花型而不是网络型表示。@startuml
chatgpt输出了一段plantuml格式文本
@startuml
actor “哈利波特” as Harry
actor “赫敏·格兰杰” as Hermione
…
@enduml
将这段数据复制粘贴到任何一个plantuml在线展示[1]网站，就可以看到如下效果了。
由此，想象的空间便被打开了。以这种图形化的聊天，我们可以干很多有意思的事。
prompt: 请用mermaid的Gitgraph Diagrams画出git flow分支模型的主要设计要点
将输出贴到另一种流行的文本画图格式mermaid[2]网站之后，画出的分支模型流程图简洁清晰，可以贴墙上做memo了
chatgpt吞下了巨量的语料，你可以挖掘各种信息，并让它用图形的方式展现给你。比如：
prompt:请用PlantUML代码画出chatgpt架构图（不少于7个主要模块），@startuml
我又用它探索了CME Globex订单状态设计。（未经验证，但看着还挺那么像回事的）
prompt:请用mermaid画出CME Globex交易系统中委托的状态图，并说明触发状态变迁的事件
再来试试业务建模
prompt: 结合DDD领域建模方法论，使用PlantUML格式画出CME Globex交易系统的业务领域模型，只给出战略层领域模型划分，不需要细节到领域对象内的方法，不少于5个业务域，每个业务域包含2~9个业务子域。
不足之处
当然，我们还是需要正反两面，客观的看待问题。
比如chargpt在图形输出时的美观度欠缺，需要通过不断的对话进行调整。
以哈利波特那张图为例，一开始给出的图如下，线条过于杂乱。
要提高写作技巧，一种可行的方法是运用“链式思维”的方式，通过设定过程中的约束和需求，逐步接近理想的结果。
在编写复杂代码时，可以借鉴 chatgpt 的方法，先将问题拆解为一系列相关联的步骤，而非直接给出完整的代码。通过多轮对话来确认实体与关系，最终才能一次性生成代码或图表。这种方式能够提高代码的可读性和可维护性，同时也有助于提高开发效率。
观察上图，我们发现原始线条复杂无序。为了使图形更加简洁明了，我们在提示中特别强调要求“用雪花型而非网络型表示关系”，同时仅需告知“优化图形”，GPT就能迅速识别问题并进行修改，最终呈现出令人满意的成果。
辅助架构设计
• 生成UML草图
在创意阶段的建筑设计中，ChatGPT可以发挥重要作用。在项目初期，运用ChatGPT进行架构设计，并借助UML工具开展相关活动，是一种常见的设计方法。您可以提供基本的设计方案，然后让ChatGPT协助生成一些设计草图，从而提高设计效率。
• UML设计优化
你可以将原有绘图文本+新的需求一起输入prompt，来让gpt在图上更新需求。
prompt: 请在如下{mermaid格式}的订单状态图中，增加“挂起”和“激活”的状态，并给出新的mermaid描述。{ stateDiagram-v2 …… }
chatgpt还具有反思的能力。我把上图重新喂给gpt，并让它重新思考设计改进。
prompt:对{mermaid格式}中的订单状态图的设计，存在什么问题？有何改进意见？{stateDiagram-v2 ….. }
它发现若将Suspended连接到Canceled，比直接到end会更合理。
这才是chatgpt最让人类感到恐惧的地方，它能代替人类进行思考的迭代，低成本且无休止的不断自我进化。
其他图形方式
另一种展现形式是图表，可以编写使用matplotlib.pyplot的python，或是用excel+编写宏。这2种方式比较常见，就不在此展开了。
展望
总结目前大模型LLM的应用场景，可分两种：copilte和plugin。
copilet是指在原有系统中提供一个聊天界面，通过与人的语言交互，调用原系统API方式完成目标。
plugin是指在chatgpt中直接提供的交互插件，其本质与copilet类似，只不过是托管在openai处而已。
但不管是copilet还是plugin，其输入仍都是文本，而输出则是对外部系统API的调用。
回到文章最初的疑问：chatgpt类比于DOS的命令行时代，那以图形方式交互的多模态LLM又会是个啥样？
我猜想，可能就是“千人千面”的升级版，也就是根据人的语言交互而个性化动态生成的图形交互界面。也就是随着你嘴巴不停的说，图形界面会跟着不停的变化，一步步引导你完成最终要达成的目标，而copilet和plugin也将终将被替代。
这种交互方式离我们还有多远呢？
引用链接[1] plantuml在线展示: https://www.planttext.com/
[2] mermaid: https://mermaid.live/
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