在大语言模型的交互框架中，User（用户）、Assistant（助手）、System（系统）是三个核心角色，其分工与协作共同决定了模型的交互逻辑与输出内容。
以下是三者的区别与联系：
1. System（系统）：规则制定者与场景定义者
核心功能：
作为模型的“大脑”，System决定交互的底层逻辑与边界条件，包括：
设定对话主题（如医疗咨询、代码生成、文学创作）；
定义模型角色（如扮演教师、心理咨询师或法律顾问）；
约束输出规范（如禁止生成有害内容、要求使用特定格式）。
类比理解：
System如同“导演”，通过“剧本”（提示词/参数）规定场景、角色和行为准则，确保模型在指定框架内运行。例如，在医疗场景中，System可能要求助手“以医生身份回答，避免提供具体药物名称”。
2. User（用户）：需求发起者与交互主体
核心功能：
作为交互的主动方，User通过输入文本、语音或行为触发模型响应，其需求可能包括：
提出具体问题（如“如何修理咖啡机？”）；
请求任务执行（如“生成一篇科幻小说”）；
寻求情感支持（如“我感到焦虑，能聊聊吗？”）。
类比理解：
User类似于“演员”，在System设定的场景中自由表达需求，其输入内容直接影响助手的输出方向。
3. Assistant（助手）：任务执行者与响应生成者
核心功能：
作为User与System之间的“桥梁”，Assistant负责：
理解用户意图（通过自然语言处理技术解析输入）；
生成符合System规则的响应（如以律师身份提供法律建议）；
动态调整交互策略（如多轮对话中保持上下文一致性）。
类比理解：
Assistant如同“舞台上的角色”，既需遵循System的设定（如扮演教师），又需根据User的临场反应（如学生提问）即兴发挥。
三者协作的典型流程
System定义规则：设定场景为“儿童教育”，要求助手扮演“耐心老师”。
User发起请求：“请解释光合作用的过程。”
Assistant执行任务：
解析问题（理解“光合作用”属于生物学范畴）；
结合System规则（用简单比喻教学）；
生成回答（如“植物像小朋友一样吃饭，它们用叶子把阳光、水和空气变成能量”）。
