Chat Model理解
ChatModel API 让应用开发者可以非常方便的与 AI 模型进行文本交互，它抽象了应用与模型交互的过程，包括使用
Prompt作为输入，使用ChatResponse作为输出等。ChatModel 的工作原理是接收 Prompt 或部分对话作为输入，将输入发送给后端大模型，模型根据其训练数据和对自然语言的理解生成对话响应，应用程序可以将响应呈现给用户或用于进一步处理。
流程解释
这张图展示了大语言模型（LLM）及类似 AI 模型的交互流程架构，可分为输入处理、模型交互、输出处理三个核心环节，以下是详细解释：
1. 输入环节：Prompt 模块
- Instructions：输入的指令内容，形式多样 —— 可以是聊天补全任务的文本列表，也可以是嵌入模型的文本、计算机视觉（CV）模型的音频 / 图像 / 视频等。
- Chat Options（Runtime）：每次请求时传递的 “运行时聊天选项”，会覆盖模型初始化时的启动选项。
2. 模型处理环节：ChatModel / StreamingChatModel 模块
这是衔接输入和底层 AI 模型的核心层，包含三个关键步骤：
- Convert Input：将 “Prompt” 中的指令转换为底层 AI 模型的原生输入格式（让模型能理解输入）。
- Merge Options：合并 “运行时聊天选项” 和 “启动时聊天选项”（启动时选项是模型初始化阶段设置的，可选；运行时选项优先级更高）。
- Native LLM API 与 AI Model：
- 经转换的输入和合并后的选项生成Request，发送给底层AI Model（如各类大语言模型）。
- AI Model 处理后返回Response。
3. 输出环节：ChatResponse 模块
- Convert Output：将 AI 模型返回的原生输出转换为统一的
ModelRequest/ModelResponse格式。 - Generations：包含最终输出结果，细分为：
Output：模型生成的核心内容（如聊天回复、推理结果）。Metadata：额外的元数据（如模型推理耗时、token 统计、置信度等）。
简言之，这张图清晰地拆解了 “用户输入→模型处理→结果输出” 的全流程，体现了 AI 应用中 “输入标准化、模型适配、输出标准化” 的设计思路，让不同类型的 AI 模型能以统一的架构进行交互。
如何理解
要理解这张图，我们可以把它拆成三个核心环节，逐个梳理清楚每个部分的作用和它们之间的关系：
一、输入层：Prompt 模块
这是用户或系统向 AI 模型传递 “需求” 的入口，包含两部分：
Instructions：你要让 AI 做的具体任务内容。它可以是各种形式的 —— 比如聊天机器人的对话文本、嵌入模型的文本数据，甚至计算机视觉模型的图片、视频等。Chat Options（Runtime）：“运行时的聊天选项”，是每次发送请求时附带的配置（比如设置模型的温度、最大 token 数等），优先级很高，会覆盖模型启动时的默认配置。
二、中间处理层：ChatModel / StreamingChatModel 模块
这是连接 “输入” 和 “底层 AI 模型” 的 “桥梁”，做了三件关键事：
Convert Input：把Prompt里的Instructions转换成底层 AI 模型能直接理解的原生格式（因为不同 AI 模型的输入格式可能不一样，这一步是为了适配）。Merge Options：把 “运行时的聊天选项” 和 “启动时的聊天选项” 合并。其中，Chat Options（Start-Up）是模型初始化时设置的默认配置（可选），但运行时的选项会覆盖它。- 对接
Native LLM API和AI Model：- 经过格式转换的输入和合并后的选项，会生成一个
Request，发送给底层的AI Model（比如 GPT、Llama 这类大语言模型，或其他 CV、音频模型）。 AI Model处理后，返回一个Response。
- 经过格式转换的输入和合并后的选项，会生成一个
三、输出层：ChatResponse 模块
这是把 AI 模型的结果整理成 “人类或系统能理解的格式” 的环节：
Convert Output：把 AI 模型返回的原生输出（模型自己的格式）转换成统一的ModelRequest/ModelResponse格式（方便后续使用）。Generations：最终呈现的结果包，包含：Output：模型生成的核心内容（比如聊天回复、推理结论）。Metadata：额外的信息（比如推理耗时、token 数量、模型版本等）。
整体逻辑总结
这张图其实是在讲 **“用户需求→AI 处理→结果交付” 的标准化流程 **：
不管你用的是聊天模型、图像模型还是音频模型，都可以通过 “输入标准化→模型适配→输出标准化” 的架构来交互。这样的设计能让不同类型的 AI 模型在一套体系下被调用，降低了对接不同模型的复杂度～
