大语言模型中，role为user、assistant、system有什么区别
聊天模型中不同角色(role)的主要区别：
1. System role (系统角色)
- 用于设定AI助手的基础行为准则、个性特征和能力范围
- 类似于给AI助手的"说明书"或"操作手册"
- 通常在对话开始前设置，对整个对话过程都有效
- 系统角色的内容通常不会直接与用户互动，但会对对话的走向产生间接影响，比如指定助理的语气、知识范围、以及对用户的帮助方式
- 用户一般看不到system prompt的内容
- 例如："你是一个专业的Python编程助手，需要用通俗易懂的方式回答问题"
2. User role (用户角色)
- 代表与AI对话的人类用户，通常是向模型提问、提出需求或请求信息的用户。
- 负责提出问题、要求或任务
- 引导对话的方向
- 用户的发言构成了模型接收到的输入，模型根据用户的发言生成相应的回复
- 例如："请解释一下Python中的装饰器是什么？"
3. Assistant role (助手角色)
- AI助手的回应角色，这个角色代表模型本身，即用于为用户提供信息、回答问题或完成用户请求的助手。
- 根据system prompt的指示来回应用户
- 保持一致的语气和个性
- 提供符合要求的答案或帮助
- Assistant 的目的是理解用户的问题并生成合适的回复，同时考虑到上下文和交互目标
- 例如："让我用简单的方式来解释装饰器..."
一个典型的对话流程是：
1. 首先设置system prompt定义助手的行为准则
2. 用户(user)提出问题或要求
3. 助手(assistant)根据system prompt的指导来回应
4. 循环进行用户提问和助手回答
这种角色划分的主要好处是：
- 让对话结构更清晰
- 方便控制AI助手的行为方式
- 使对话更自然、更接近人类交互
- 便于后续的训练和改进
