【AI】（八）大模型对话角色 system、user、assistant 介绍

小渣渣

聊天模型以一系列消息作为输入，并返回由模型生成的消息作为输出。

尽管聊天格式使多轮对话变得容易，但它同样适用于没有任何对话的单轮任务。一个 API 调用的示例如下：

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messages 参数是 createChatCompletion 方法中最重要的参数，该参数包含多个消息对象。每个消息都有一个角色，可以是 system、user、assistant 中的任意一个。

• user：代表用户发送的消息，即用户输入的问题或者指令。在上述代码中，第二个和第四个消息都是 user 类型的。
• assistant：代表聊天机器人通过调用 AI 算法给出的回答或者响应。在上述代码中，第三个消息就是一个 assistant 类型的消息。
• system：代表系统或者客户端通过代码发出的消息。系统消息的目的是给 assistant 提供进一步的指导或者指示，从而让 assistant 作出更好的响应。
  

一个聊天记录以 system 类型的消息开始，接着是交替的 user 和 assistant 类型的消息。system 类型的消息可以帮助设置 assistant 的行为，指导它应该如何回答用户的问题，例如上述示例中的系统消息”你是一个非常实用的 AI 助手”就告诉 assistant 自己是一个实用的助手。

整个消息列表可以非常短，只有一个消息，也可以非常长，占据数页。

在聊天机器人交互中，聊天历史记录也很重要，因为用户的指令可能需要引用之前的消息信息。在上述代码示例中，用户的最后一个问题“冠军是谁？”只有在之前的消息中提到2022年世界杯时才有意义。

由于机器学习模型没有以前请求的记忆，因此必须通过对话提供所有相关信息。如果一个对话不能适合模型 Token 限制内，就需要做一些缩短处理。

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https://github.com/openai/openai-dotnet/blob/main/src/Custom/Chat/ChatMessageRole.cs

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