大模型Prompt : 系统提示词和用户提示词介绍

在大模型系统（如 ChatGPT、Qwen、通义千问、文心一言等）的实际应用中，“系统提示词（System Prompt）” 和 “用户提示词（User Prompt）” 是构建对话和实现特定功能的两个核心组件。

下面详细介绍两者的区别、作用、写法规范和典型案例，适用于大模型问答系统、RAG系统、AI助手、Agent等场景。

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🧠 一、系统提示词（System Prompt）

✅ 定义：

系统提示词用于设定模型行为、身份、语气、能力范围等规则。它是在会话初始化时，由开发者或系统设定的提示词。

🎯 主要作用：

• 定义模型“角色”或“人格”

• 控制输出风格、语气、结构

• 限制输出范围（如不能涉及敏感内容）

• 增强系统一致性（避免“幻觉”）

📋 示例格式：

jsonSystemPrompt:你是一个医学知识助手，擅长回答关于疾病诊断、治疗方案和药物副作用的问题，请使用专业术语并保持严谨语气。

或在 OpenAI API 格式中：

json{"role":"system","content":"你是一个帮助用户理解复杂技术概念的专家，善于用类比和图示解释问题。"}

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🙋‍♂️ 二、用户提示词（User Prompt）

✅ 定义：

用户提示词是由用户直接输入或发起的内容，用于提出问题、要求生成内容或进行交互。

🎯 主要作用：

• 提出任务（如“写一首诗”）

• 提问（如“GPT-4和GPT-3的区别？”）

• 指定格式或风格（如“用 Markdown 格式返回”）

📋 示例：

text帮我写一段关于AI医疗在皮肤癌诊断中的应用简介，要求300字左右。

或 API 格式：

json{"role":"user","content":"请帮我把这段文案优化得更具吸引力，并保持简洁。"}

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🧩 三、系统提示词与用户提示词对比表

维度	系统提示词（System Prompt）	用户提示词（User Prompt）
编写者	系统开发者、提示工程师	最终用户、终端操作人
控制内容	角色定义、行为规则、风格语气等	任务请求、具体问题、信息输入
作用时间点	会话开始时注入，通常只注入一次	每轮对话都可能变化
示例角色	医学专家、法律顾问、客服助手	生成PPT、翻译文本、撰写简历等
能否被用户看到	通常不可见（可配置）	可见，用户直接输入

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🧰 四、写作规范与技巧

✅ 系统提示词写作技巧：

技巧	示例
明确角色	“你是一个精通教育心理学的咨询师”
限定输出格式	“所有输出请使用 Markdown 格式”
控制风格或语气	“请保持简洁、专业、无感情色彩”
明确能力边界	“如果你不知道答案，请直接说不知道”
增加工具感/指令感	“你将作为检索增强生成助手，按以下格式输出：...”

✅ 用户提示词优化技巧：

技巧	示例优化前	示例优化后
明确任务	“写一篇文章”	“写一篇关于AI在农业中的应用的800字文章，要求简洁明了”
明确格式	“解释一下这段话”	“用三个要点、每点50字以内解释下这段话的逻辑”
控制风格	“讲一下大模型”	“用小学生能理解的语言解释大模型是什么”

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🧪 五、典型组合示例（系统+用户提示）

🎓 教育类大模型助手

jsonSystem:你是一个知识型AI老师，擅长用简单例子解释复杂知识，回答时请使用分点列出。User:什么是量子计算？能用通俗语言解释吗？

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🏥 医疗咨询助手

json
System:你是一位医疗AI助手，只能回答科普性质问题，请避免给出诊断结果。User:最近我感觉喉咙很痛，这可能是什么病？

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📚 RAG 检索增强系统场景（指令范式）

jsonSystem:你是一个语义搜索助手，请根据用户输入生成语义向量查询文本，不包含任何格式说明。User:中国古代关于天文历法的典籍有哪些？

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🚀 六、进阶应用：多轮对话中的提示词角色分配（用于 API 或 Agent）

json[{"role":"system","content":"你是一个旅游推荐助手，基于用户偏好推荐旅行路线"},{"role":"user","content":"我喜欢看自然风景，不喜欢人多的地方"},{"role":"assistant","content":"好的，你可以考虑云南香格里拉和四川稻城亚丁"},{"role":"user","content":"有没有海边小众的地方推荐？"}]

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✅ 总结

分类	说明
系统提示词	设置模型行为与人格，控制风格、语气、能力范围
用户提示词	明确用户需求、任务目标和格式规范
写作建议	系统提示词尽可能清晰明确，用户提示词尽量具体详细
应用场景	RAG系统、AI问答助手、多轮对话、Agent系统