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【LLM Agent】SystemMessage 和 HumanMessage

news 来源：原创 2025/9/2 7:07:09

文章目录

      • SystemMessage` 和 `HumanMessage
        • SystemMessage（系统消息）
        • HumanMessage（用户消息）
        • 结合使用
        • 高级设置
        • 能否将用户消息（HumanMessage）写在系统消息（SystemMessage）

SystemMessage和HumanMessage

设置 SystemMessage 和 HumanMessage 的关键在于明确它们的角色和目的。以下是一些具体的设置建议和示例，帮助你更好地理解和应用这两种消息类型。

SystemMessage（系统消息）

系统消息的主要作用是定义助手的行为和风格，提供背景信息或上下文，确保助手能够根据预设的规则生成合适的回答。

常见设置

  • 行为指导：定义助手的行为风格，例如简洁、友好、专业等。
  • 上下文信息：提供对话的背景信息，帮助助手更好地理解用户的问题。
  • 角色定义：明确助手的角色，例如客服代表、知识库管理员等。

示例

system_template = "You are a helpful assistant who always answers questions concisely and professionally. You are knowledgeable about technology and can provide detailed explanations when needed."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)
HumanMessage（用户消息）

用户消息的主要作用是表达用户的需求或问题，确保助手能够准确理解并回答。

常见设置

  • 明确问题：清晰地表达用户的问题或需求。
  • 动态变量：使用变量来动态生成用户消息，使其更具灵活性。
  • 简洁明了：保持消息简洁明了，避免冗长的描述。

示例

human_template = "Please provide detailed information about {product}."
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
结合使用

将 SystemMessage 和 HumanMessage 结合使用，可以构建一个完整的对话模板，确保助手能够根据预设的规则和上下文生成合适的回答。

完整示例

from langchain.prompts.chat import (ChatPromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate
)# Define the system message template
system_template = "You are a helpful assistant who always answers questions concisely and professionally. You are knowledgeable about technology and can provide detailed explanations when needed."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)# Define the human message template
human_template = "Please provide detailed information about {product}."
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)# Combine into a chat prompt template
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])# Build the prompt by filling in the placeholders
prompt = chat_prompt.format_prompt(product="Smartphone").to_messages()# Print the generated messages
for message in prompt:if isinstance(message, SystemMessage):print(f"System: {message.content}")elif isinstance(message, HumanMessage):print(f"Human: {message.content}")

输出结果

System: You are a helpful assistant who always answers questions concisely and professionally. You are knowledgeable about technology and can provide detailed explanations when needed.
Human: Please provide detailed information about Smartphone.
高级设置

在更复杂的场景中，你可能需要设置多个用户消息或系统消息，以处理多轮对话或更复杂的上下文。

多轮对话示例

# Define multiple system messages
system_template1 = "You are a helpful assistant who always answers questions concisely and professionally."
system_template2 = "You are knowledgeable about technology and can provide detailed explanations when needed."
system_message_prompt1 = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template1)
system_message_prompt2 = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template2)# Define multiple human messages
human_template1 = "Please provide detailed information about {product}."
human_template2 = "What are the main features of {product}?"
human_message_prompt1 = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template1)
human_message_prompt2 = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template2)# Combine into a chat prompt template
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt1,system_message_prompt2,human_message_prompt1,human_message_prompt2
])# Build the prompt by filling in the placeholders
prompt = chat_prompt.format_prompt(product="Smartphone").to_messages()# Print the generated messages
for message in prompt:if isinstance(message, SystemMessage):print(f"System: {message.content}")elif isinstance(message, HumanMessage):print(f"Human: {message.content}")

输出结果

System: You are a helpful assistant who always answers questions concisely and professionally.
System: You are knowledgeable about technology and can provide detailed explanations when needed.
Human: Please provide detailed information about Smartphone.
Human: What are the main features of Smartphone?

通过合理设置 SystemMessage 和 HumanMessage，可以实现以下目标：

  • 明确角色和上下文：确保助手能够根据预设的规则和上下文生成合适的回答。
  • 提高响应质量：通过指导助手的行为，提供背景信息，提高回答的准确性和相关性。
  • 增强对话的自然性和连贯性：模拟真实的对话场景，使对话更加自然和连贯。
  • 提高开发效率：通过模板化管理，简化开发流程，减少重复开发的工作量。

希望这些设置建议和示例能帮助你更好地理解和应用 SystemMessage 和 HumanMessage。

能否将用户消息（HumanMessage）写在系统消息（SystemMessage）

将用户消息（HumanMessage）写在系统消息（SystemMessage）里是可以的，但这种做法通常不推荐，因为它会混淆角色和上下文，导致对话结构不清晰。不过，在某些特定场景下，这种做法可能会有其用途，但需要谨慎使用。
为什么通常不推荐？

  • 角色混淆：
    系统消息：通常用于定义助手的行为、风格和上下文，是单向的，不包含用户输入。
    用户消息：用于表达用户的需求或问题，是对话的另一方。
    将用户消息写在系统消息里会混淆这两者的角色，使助手难以区分哪些是用户的需求，哪些是预设的上下文。
  • 上下文管理：
    清晰的上下文：系统消息应该提供清晰的上下文和指导，帮助助手理解用户的问题。
    动态用户输入：用户消息通常是动态的，根据用户的具体需求生成。将用户消息写在系统消息里会限制这种动态性，使对话变得僵化。
  • 对话结构：
    自然对话：在真实的人际交流中，系统消息和用户消息是分开的，这样更符合自然对话的结构。
    连贯性：分开使用可以保持对话的连贯性和逻辑性，使每一轮对话都能基于正确的上下文进行。
  • 特殊场景下的使用
    尽管通常不推荐，但在某些特殊场景下，将用户消息写在系统消息里可能会有其用途。例如，当你需要在系统消息中预设一些用户可能提出的问题，以帮助助手更好地理解上下文时。

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