这两种模式的核心区别在于：对话是否具有记忆和上下文关联性。
1. 非交互模式
非交互模式，也称为单轮对话 或无状态对话。在这种模式下，每一次的请求都是完全独立的。
核心特点：
- 无记忆性：模型不会记住你之前说过什么。每一次提问，对于模型来说都是全新的对话。
- 自包含性：你需要在单次请求中提供完成任务所需的全部信息。
- 确定性输出：对于相同的输入（提示词），在模型参数不变的情况下，输出基本是确定的。
工作原理：
你发送一个包含所有必要信息的提示词，模型根据这个完整的上下文生成一个回答。之后，这次"会话"就结束了。下一次请求时，模型不会记得之前的任何内容。
典型应用场景：
- 文本摘要：你给它一篇文章，它返回摘要。它不需要知道之前摘要过什么。
- 翻译：你给它一段需要翻译的文字和目标语言，它直接返回翻译结果。
- 一次性问答：例如"解释一下什么是光合作用？"这种不需要追问上下文的问题。
- 代码生成/解释：你给出一段代码或一个需求，它生成或解释代码。
- 分类和情感分析：对一段独立的文本进行分类或判断其情感倾向。
示例：
你的输入（提示词） ： "请将以下英文翻译成中文，并总结其核心观点： 原文 ：The rapid advancement of artificial intelligence presents both unprecedented opportunities and significant challenges for society. It is crucial to develop ethical guidelines and robust governance frameworks to ensure that AI benefits all of humanity."
Gemini 的输出 ： 翻译 ：人工智能的快速发展为社会带来了前所未有的机遇和重大挑战。制定道德准则和健全的治理框架以确保人工智能惠及全人类至关重要。 核心观点：AI发展机遇与挑战并存，必须通过伦理和治理使其造福人类。"
在这个例子中，所有指令和内容都在一个请求中完成，无需历史记录。
2. 交互模式
交互模式，也称为多轮对话 或有状态对话。在这种模式下，模型能够记住同一会话中之前对话的内容，并基于整个对话历史来生成回应。
核心特点：
- 有记忆性：模型会维护一个"对话历史"或"上下文窗口"，记住你们之前聊过的所有内容。
- 上下文关联：你可以使用指代词（如"它"、"他"、"上面提到的"），进行追问、深入探讨或改变话题方向。
- 连贯性：对话是流畅且连贯的，更像是在与一个真人交流。
工作原理：
当你开启一个聊天会话时，系统会为你创建一个"会话ID"或类似的标识符。你每次发送的新消息，都会与这个会话之前的所有消息（在上下文窗口长度限制内）一起，作为一个完整的上下文发送给模型。模型正是基于这个不断增长的上下文来理解你的意图并生成回复。
典型应用场景：
- 聊天机器人：与AI进行开放领域的闲聊。
- 复杂问题求解：通过多轮问答，逐步澄清问题、验证假设、深入探讨一个复杂主题。
- 创意协作：与AI一起进行头脑风暴、编写故事、迭代修改文章或代码。
- 角色扮演：让AI扮演某个角色（如面试官、历史人物、客服等）与你对话。
- 教学与辅导：学生可以不断追问，老师（AI）会根据学生的理解程度调整解释。
示例：
第一轮 你 ：介绍一下李白。 Gemini ：李白（701年－762年），字太白，号青莲居士，是唐代著名的浪漫主义诗人...
第二轮 你 ：他最有名的诗是哪一首？ （这里的"他"指代上一轮提到的李白） Gemini ： generally considered to be 《静夜思》...
第三轮 你 ：把这首诗翻译成英文。 （这里的"这首诗"指代上一轮提到的《静夜思》） Gemini： Bed before bright moonlight, / I took it as frost on the ground. / I raise my head to view the bright moon, / Then lower it, missing my hometown.
可以看到，在交互模式下，对话是层层递进的，模型完美地理解了上下文中的指代关系。
对比总结
| 特性 | 非交互模式（单轮） | 交互模式（多轮） |
|---|---|---|
| 记忆性 | 无，每次请求独立 | 有，记住会话历史 |
| 上下文 | 单次请求自包含 | 依赖多轮对话历史 |
| 使用方式 | 一次性任务 | 连续对话 |
| API调用 | 每次都是独立的generateContent |
需要维护并传递ChatSession或history |
| 资源消耗 | 每次处理完整提示词，相对可控 | 随着对话进行，上下文越来越长，消耗的计算资源也越多 |
| 适用任务 | 摘要、翻译、一次性问答 | 聊天、辅导、复杂问题探讨 |
技术实现上的关键点
- 上下文窗口：这是交互模式的核心限制。模型能记住的对话历史长度是有限的（例如，Gemini 1.5 Pro拥有百万级的token上下文窗口）。当对话轮数太多，超过了这个窗口，最早的历史记录就会被"遗忘"。
- 在API中的体现：
-
- 非交互 ：通常调用如
model.generate_content(prompt)。 - 交互 ：需要先创建一个聊天会话，如
chat = model.start_chat(history=[])，然后通过chat.send_message("你的新消息")来发送消息，系统会自动将历史记录附加到请求中。
- 非交互 ：通常调用如
- 成本与延迟：交互模式中，随着上下文变长，处理一次请求所需的计算量和时间可能会增加，在按Token收费的API中，成本也可能更高。
总结
选择哪种模式取决于你的具体需求：
- 如果你的任务像"下达一个指令并获取结果"，比如把A翻译成B，或者总结C，那么非交互模式更简单、高效。
- 如果你的任务像"进行一次讨论或探索"，需要来回沟通、逐步深入，那么交互模式是唯一的选择。
理解这两种模式的差异，是有效设计和开发基于大语言模型应用的基础。