掌握大模型Prompt的核心技巧，系统提示词与用户提示词的区别与写法全解析。
核心内容：
1. 系统提示词的定义、作用及写作规范
2. 用户提示词的功能、应用场景及优化技巧
3. 两种提示词的对比分析与实际应用案例

在大模型的实际使用中——无论是ChatGPT、Qwen、通义千问还是文心一言——系统提示词（System Prompt）和用户提示词（User Prompt）是构建对话、实现特定功能的两个核心组件。一个管“性格”，一个管“任务”。把这两个概念理清楚，几乎能解决Prompt设计里80%的困惑。

那么，两者到底有什么区别？各自该怎么写？典型场景下如何搭配？下面逐一拆开细讲。

一、系统提示词（System Prompt）

定义

系统提示词用于设定模型的行为、身份、语气、能力范围等规则。它通常在会话初始化时由开发者或系统注入，相当于给模型发了一张“身份证”和一份“操作手册”。

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（比如不能涉及敏感内容）
• 增强系统一致性，减少“幻觉”

示例格式

最简单的写法，比如在对话界面直接输入：

System Prompt:
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。

在OpenAI API中则是这样：

{"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，用来提出问题、要求生成内容、指定格式或发起交互。它是对话的“触发弹”。

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

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。

对应API格式：

{"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

直接看这个表就很清楚了：系统提示词像导演给的剧本框架，用户提示词则是演员在每场戏里的具体台词。

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

System: 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？

医疗咨询助手

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？

RAG 检索增强系统场景（指令范式）

System: 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？

六、进阶应用：多轮对话中的提示词角色分配（用于 API 或 Agent）

[
  {"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？"}
]

总结