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。
🧠 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：
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。"}
🙋♂️ 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：
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。"}
🧩 三、系统提示词与用户提示词对比表
🧰 四、写作规范与技巧
✅ 系统提示词写作技巧：
✅ 用户提示词优化技巧：
🧪 五、典型组合示例（系统+用户提示）
🎓 教育类大模型助手
🏥 医疗咨询助手
json
📚 RAG 检索增强系统场景（指令范式）
🚀 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？"}]
