好，接下来我们来看一下这个chat command complete。这是一个聊天的一个什么聊天的一个学习模板。那么这个提示模板它有什么好处呢？其实大家想一下，我们前面在讲提示时的时候，如果说我们想要去做一些什么，做一些这种聊天类似的或者对话类似的这样一些提示的话。我们需要通过循环然后去记录它的上下文信息，那么在这个runtime里面，它所提供这个恰在comment time上，它其实可以干嘛？可以解决我们前面所讲的这一个问题。它能够帮助我们去记录下来我们前面所聊天的一些上下文信息。这个是比较方便的比较方便的。
 
那么这个permit template创建字符串其实是模板那种情况。下面从python的这个ST for matter语法进行模块化。而chat only是创建聊天消息的一个提示模板，对吧？
 
创建一个chat permit它的提示模板。那么模板的不同之处，它有对应的一些角色信息。最后我们可以先把这个案例，我们把它拉过来，我们先在这边把这个复制一下。给一个四，把我们案例代码，我们把它拉过来。拉过来之后，我们来看一下拉过来之后，上面的这个环境，不管它，然后这边要导入这个chat的，那么它是uncheck点permit点券对吧？通过它我们引入过来的。
 
我们来看一下这个模板。模板的话第一个你是一个翻译专家，擅长将什么语言翻译成什么语言，这是我们的一个模板。然后这个模板里面我们要有两个变量？然后这test其实什么其实就是用户所提交的这个信息，用户所提交信息，然后上面这个他们其实就是我们的一个角色。然后的话来看一下chat comment，comment点from message，然后里面是有哪是一个数组，里面有多个角色，一个是C就是我们的complete，human就是我们的human tate？然后CM我们的角色就定义成是定义成这个？然后human time就是我们上面这个辩论，上面的这个变量。
 
接下来我们可以干嘛呢？可以把它的那个。把它的这个提示时我们打印出来对吧？然后这我们可以把它停了，我们来看一下，好，这块就比较快。那个input variable，然后input language output language就是我们的，还有test，这三个是我们的那个码输入的一个变量。
 
然后类型message，然后message system，你看这system message，comment tempted, 你看这里里面有一个system message permanent template，有这样一个对象。里面的comment，是comment tempted form。然后input web，就它里面的输入一个是input language，一个output language对吧？这个template是对应的这样一个内容信息，还有一个human message permanent。对应的comment里面的输入是test对吧？Test也就是通过这个通过这个提示时，那么我们这边比较清楚的可以看到什么？看到相关的这样一些信息。
 
然后的话我们下面就是frame lange，frame language OpenAI，这是我们什么？我们要跟大模型做相关的一个交互了。然后model话这块我们用这个CO？So的话我们来看一下恰当permanent点from message。这个就是我们上面的那个，其实是模板对吧？其实是模板在这里面，只要message，把相关的这个变量我们都做对应一个输出？Input language output language test。I love这个light number model，那么这块就得到我们对应的这个message，其实也就是我们什么这个message其实就提示词对吧？
 
输入提示词，然后model的in work就是通过大模型，去做我们这样的一个什么做我们这样一个问题的一个处理？那么我也就是根据我的提示时，我希望把这个用英文翻译成为中文，来我们看看效果行不行。好，知道了。你看这个message，这是我们的提示词这一块的一个输出。最后下面我喜欢大型语言模型，其实就是把这块给翻译出来了，对吧？
 
把这块给翻译出来了，这是那么这一块里面大家可能比较疑惑的是什么呢？就是这个chart partment compute跟我们前面讲的这个partment partment compute，它们两个有什么区别？我们应该做应该要怎样去做对应的一个选择呢？这块也给大家去做了一下，做了一下整理。One恰恰中的这个恰恰chat permit，他们跟这个permit都是用于去生成提示词的两种不同波段。它们的主要差异在于设计的目的和使用场景。这个其实也就是要结合我们的实际情况，我们做对应的一个选择对吧？
 
那么permanent它的用途主要是为标准的文本生成任务设计的。用于生成非对话式的提示时，它可以用于各种文本生成任务。例如文章的撰写，摘要的生成，问题回答等等。那么格式它通常用于生成一次性或非交互式的这些输出，不需要维持对话的一个状态。功能它三个允许用户插入变量，根据模板生成最终的提示值。这些变量是可以实现一个是动态的对吧？这个我们前面有接触到，也有去介绍。
 
然后的话来看一下第二个就是差的prominent plate，它是专门为对话系统设计的。看一下对话系统设计的用于生成对话式的，其实用于它用于聊天机器人对话模型等需要持久对话的场景。持久对话格式它不仅包含要发送给文本，发送给模型的文本，还包括对话的历史信息，这个比较关键，帮助模型理解上下文，这是它的一个关键。
 
那么功能就是chat方面，它同样支持输入，支持变量的插入。但它还额外支持什么呢？对话的历史管理，使得生成的提示词能够包含之前的对话信息，从而在对话中保持连贯性。这个其实是什么？是它的一个特点它的一个特点。所以简而言之就是如果说你在构建一个需要持续多轮对话的系统，那么chat permanent是更好的一个选择。因为它能够帮助我们更好的去管理我们的历对话历史跟上下文信息。这个是这个是它的一个关系。
 
所以这么一去对比的话，大家其实对于我们讲这个chat permanent public，那么跟我们前面所讲这个permanent mate他们之间的在使用场景上？以及在工作过程中我们的怎么去选择上面，应该就比较清楚了对吧？比较清楚了。好，那么这个我们就介绍到这里面。