Solon AI 开发学习 7 - chat - 四种消息类型及提示语增强
大模型接收的是“提示语”（或提示词），返回的是“生成内容”。提示语，则有一条或多条不同类型的消息组成（可以有会话历史消息）。 1、四种消息类型结构 UserMessage 用户消息 由用户输入的消息 属性 描述 metadata:Map 元数据（用于扩展输出） content:String 内容 medias:List<AiMedia> 图片集合（可以是 url 或 base64） ChatMessage.ofUser("你好！"); //需要多模态模型支持 ChatMessage.ofUser("这图里有方块吗？", Image.ofUrl("http://../demo.jpg")); ChatMessage.ofUser(Image.ofUrl("http://../demo.jpg")); ChatMessage.ofUser("这图里有方块吗？"); SystemMessage 系统消息（现在的模型，一般用不到了） 系统消息，主要是为当前会话设定AI的角色属性。一般作为一个会放的头条消息 属性 描述 metadata:Map 元数据（用于扩展输出） content:String 内容 ChatMessage.ofSystem("你是个建筑工地的工人，对搬砖很有经验！"); 应用示例： List<ChatMessage> messages = new ArrayList(); messages.add(ChatMessage.ofSystem("你是个建筑工地的工人，对搬砖很有经验！")); messages.add(ChatMessage.ofUser("100块砖，搬到10楼大概要多久？")); chatModel.prompt(messages); //context 可以是描述天气的任何对象 .call(); AssistantMessage 助理消息 由大语言模型生成的消息 属性 描述 metadata:Map 元数据（用于扩展输出） content:String 内容（当内容为空时，表示为思考状态） toolCalls:List<ToolCall> 工具调用 ToolMessage 工具消息 由框架根据 AssistantMessage 描述的本地工具调用（Tool call）生成的消息。 属性 描述 metadata:Map 元数据（用于扩展输出） content:String 内容 name:String 函数名 toolCallId:String 工具调用标识 returnDirect:boot 是否直接返回 2、用户消息的构建方式 基本消息 chatModel.prompt(ChatMessage.ofUser("hello")) .call(); 消息增强（格式化上下文） String message = "今天天气好吗？"; chatModel.prompt(ChatMessage.ofUserAugment(message， context)) //context 可以是描述天气的任何对象 .call(); 消息增强（定制格式模板） String message = "今天天气好吗？"; chatModel.prompt(ChatMessage.ofUserTmpl("#{query} \n\n 请参考以下内容回答：#{context}") .paramAdd("query", message) .paramAdd("context", context) .generate()) .call(); 3、关于用户消息的“消息增强” 将用户输入的消息通过格式化，附加相关的上下文（或参考资料），从而实现“消息增强”。这也是构成 RAG技术（检索增强生成，结合信息检索和语言模型）的纽带。 快捷增强（固定模板，让消息有时间和参考上下文） //ChatMessage.ofUserAugment(String message, Object context); //示例1: ChatMessage.ofUserAugment("a+b 等于几？", "假如 a=1, b=2"); //示例2: let message = "刘德华今年有哪些演唱会？" let context = ticketRepository.search(message); ChatMessage.ofUserAugment(message, context); 模板增强（基于模板定制消息格式） let message = "刘德华今年有哪些演唱会？" let context = ticketRepository.search(message); ChatMessage.ofUserTmpl("#{message} \n\n #参考资料：#{context} \n\n #要求：如果参考资料里没有，返回没有") .paramAdd("message", message) .paramAdd("context", context) .generate(); 4、多角色混合提示增强 可组合 SystemMessage、UserMessage 和 AssistantMessage 实现多轮对话。达到场景效果。 List<ChatMessage> prompt = List.of( ChatMessage.ofSystem("你是一个天气预报助手，只回答天气相关问题。"), ChatMessage.ofUser("今天北京天气如何？"), ChatMessage.ofAssistant("北京今天晴，气温20-25℃。"), ChatMessage.ofUser("需要带伞吗？") ); chatModel.prompt(prompt); .call();
