Natural language search 自然語言搜尋

你不用點選項、拉下拉、翻一堆選單，只要一句話，AI 幫你搞定。

想找“去年銷量最好的產品”？想看“本月新使用者增長圖”？說一聲，AI 自動篩出來。不管是搜尋、篩選、開啟頁面，甚至發起某個操作，是把“說一句話”變成“萬能遙控器”的設計模式

Linear 中的自然語言搜尋模式：Linear 作為一款任務/專案管理工具，在保持原有“篩選器+列表”的經典 UI 架構基礎上，透過嵌入 AI 提升搜尋效率，體現了“舊介面 + 新 AI 能力”的設計理念。

入口路徑（Entry touch point flow）

這一流程完全保留了舊有結構，使用者無需學習新互動，卻能透過 AI 獲得更靈活的表達能力。

• 使用者從熟悉的“Filter”篩選器入口開始操作

• 可選擇“AI Filter”作為篩選方式

• 與傳統下拉選項不同，AI Filter 接受自然語言輸入

• 示例中，使用者輸入：“open bugs with SLAs” → AI 自動解析並生成匹配過濾條件

主要 AI–UX 互動（Main AI–UX interaction）

• 輸入框允許使用者直接使用自然語言描述需求

• 下方顯示 AI 實時生成的過濾語義提示（AI Filter Suggestions）

• 支援模糊查詢、語義識別等，即使表達不精準也可智慧理解

載入反饋（Loading state）

• AI 處理過程中會顯示狀態條動畫

• 動畫模擬傳統“loading bar”，提升使用者預期感，避免“卡住”錯覺

• 動效簡潔，不破壞原有介面節奏

預設提示（Pre-made prompts）

• 系統提供一些快捷提示選項，如“assigned to me”“due in next 2 weeks”

• 這些不僅方便選擇，也起到“引導使用者學會怎麼表達”的作用

輸出示例（Example output）

• AI 識別出多個過濾維度：如標籤、狀態、責任人等

• 自動組合出標準結構的搜尋條件

• 搜尋結果即刻呈現，使用者無需手動點選多個篩選項

總結優勢：

• 保留原始介面，讓使用者毫無學習負擔

• 輸入方式更自然，提升效率

• 輸出結果結構化，相容原有系統邏輯

• 可擴充套件性強，適合在已有產品上快速部署 AI 能力

Stripe 將自然語言搜尋嵌入到開發者文件中，提供了一個輕量級但實用的 AI 助手，用於快速回答技術相關問題。這一案例很好地展示了“AI 融入舊介面”的落地方式。

入口觸點（Entry touch points）

• 使用者透過文件搜尋欄中的“Ask AI Assistant”入口啟用 AI 搜尋功能

• 保留傳統的搜尋框設計，無需新增互動方式

• 建議搜尋提示（suggested queries）可引導使用者進行自然語言提問

主要 AI–UX 互動（Main AI–UX interaction）

• 使用者在輸入框中輸入自然語言問題（如：What is test mode?）

• 系統提供示例問題，引導使用者提問方式

• 輸入後立即啟動 AI 響應流程，自動呼叫語義理解與文件匹配

載入狀態（Loading state）

• 顯示“Gathering sources”提示，模擬 AI 正在思考與抓取內容

• 實現“雙階段載入”：
  1. 初期收集（gathering）
  2. 實時生成回答（thinking while writing）

• 動態打字動畫增強“AI 正在工作”的可感知性

結果輸出（Example output）

• 回答內容結構清晰、語義自然，彷彿人寫的一樣

• 下方列出參考來源，點選可跳轉至文件原文段落

• 整合使用者反饋元件：Was this useful? Yes / No，用於最佳化模型效果

預期管理（Expectation management）

• 頂部顯著標註：“這些回答由 AI 生成，可能不準確”

• 明確傳達“實驗性”資訊，避免使用者誤判 AI 為官方權威

核心設計亮點：

• 用自然語言提問，無需熟悉文件結構

• 實時響應、結構化展示，提高資訊獲取效率

• 保留傳統 UI，不打擾原有使用者習慣

• 實用性強，特別適合開發者等資訊密集型使用者場景