基于规则的对话系统和基于数据的对话系统是两种不同的对话系统设计方法。

  基于规则的对话系统：这种系统使用预定义的规则和模板来生成对话回答。开发者需要手动编写规则和模板，以指导系统如何回应用户的不同问题或输入。规则可能包括特定的语法规则、逻辑判断、关键字匹配等。优点是易于控制和定制，可以更精确地控制系统的回答。然而，缺点是需要设计者花费大量时间和精力来编写规则，且系统的灵活性和扩展性有限。

  基于数据的对话系统：这种系统使用机器学习或深度学习方法来从大量对话数据中学习对话模式并生成回答。开发者不需要手动编写规则或模板，而是将大量对话数据提供给算法进行训练。优点是可以更好地适应多样化的对话场景和用户输入，且系统可以通过训练数据提供更多的可能性和创造性。缺点是需要大量的训练数据，并且训练过程可能较为复杂和时间-consuming。

  总的来说，基于规则的对话系统更适用于特定和有限的对话场景，需要手动编写规则和模板进行精确控制；而基于数据的对话系统适用于更广泛和复杂的对话场景，能够通过大量对话数据的学习来提供灵活的回答。