深入解析ChatGLM3对话格式设计原理与应用

深入解析ChatGLM3对话格式设计原理与应用

ChatGLM3 ChatGLM3 - 由清华大学和智谱AI联合发布的新一代对话预训练模型，具备强大的语言理解和生成能力。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM3

引言

ChatGLM3作为新一代大型语言模型，在对话交互方面采用了全新的结构化格式设计。这种设计不仅提升了系统的安全性，还统一了代码解释器、工具调用和智能体交互等多种任务的输入规范。本文将全面剖析ChatGLM3对话格式的技术细节、设计理念以及实际应用场景。

对话格式概述

ChatGLM3的对话采用结构化格式，每个对话由若干轮次组成，每轮对话包含明确的角色标识和内容。这种设计主要解决了以下问题：

1. 防止用户输入注入攻击
2. 统一不同功能模块的交互方式
3. 明确区分系统、用户和AI助手的发言
4. 支持复杂场景下的多模态交互

核心组件解析

对话头结构

每个对话轮次都以特殊的对话头开始，格式为：

<|role|>{metadata}

其中关键元素包括：

• role：使用特殊token表示，无法通过普通文本注入
• metadata：可选的附加信息，采用纯文本格式

角色类型说明

ChatGLM3定义了四种核心角色：

1. 系统角色（system）

   • 提供全局配置和上下文信息
   • 当前规范要求必须出现在对话开头
   • 示例：模型身份说明、响应格式要求等

2. 用户角色（user）

   • 代表真实用户的输入
   • 不会连续出现多个用户消息
   • 包含用户查询、指令等内容

3. 助手角色（assistant）

   • 模型生成的响应
   • 必须前置用户消息
   • 可包含普通回复或特殊操作指令

4. 观察角色（observation）

   • 外部工具或代码执行的结果
   • 必须出现在assistant消息之后
   • 包含工具调用返回值或代码执行输出

典型应用场景

基础对话交互

最基本的对话模式仅涉及system、user和assistant三种角色：

<|system|>
你是一位专业的技术顾问，请用简洁明了的语言回答问题。
<|user|>
如何理解ChatGLM3的对话格式？
<|assistant|>
ChatGLM3采用结构化对话格式，通过角色标签区分不同发言方...

工具调用场景

当需要调用外部工具时，对话会涉及完整的四种角色：

1. system定义可用工具
2. user提出需求
3. assistant生成工具调用指令
4. observation返回工具执行结果
5. assistant解析并呈现最终答案

<|system|>
你可以使用以下工具...
<|user|>
查询上海天气
<|assistant|>
正在查询天气数据...
<|assistant|>get_weather
```python
tool_call(location="shanghai")

<|observation|> {"temperature": 28, "condition": "sunny"} <|assistant|> 上海当前气温28度，天气晴朗。

### 代码解释器场景

代码解释器模式允许模型执行Python代码并返回结果：

1. system设置代码执行环境
2. user提出分析需求
3. assistant生成并执行代码
4. observation返回执行结果
5. assistant分析并总结发现

```text
<|system|>
你连接着一个Python执行环境...
<|user|>
请分析这份销售数据
<|assistant|>
我将先加载数据并查看结构...
<|assistant|>interpreter
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv("sales.csv")
data.head()

<|observation|> 显示数据前五行... <|assistant|> 数据包含以下列...

## 设计优势分析

1. **安全性增强**：特殊token设计有效防止了提示词注入攻击
2. **结构清晰**：明确的角色划分使对话流程易于理解和维护
3. **功能扩展性**：统一格式支持多种复杂交互场景
4. **可追溯性**：完整的对话历史记录便于调试和分析

## 最佳实践建议

1. 始终以system消息开始对话，明确模型角色
2. 避免连续发送多个user消息
3. 工具调用后必须等待observation结果
4. 代码执行时应包含必要的错误处理
5. 复杂操作建议分步骤进行并给出中间解释

## 总结

ChatGLM3的结构化对话格式是其核心技术特色之一，它不仅规范了人机交互的方式，还为复杂功能的实现提供了可靠基础。理解并正确应用这一格式，将帮助开发者更好地利用ChatGLM3的强大能力，构建更安全、更高效的AI应用。

ChatGLM3 ChatGLM3 - 由清华大学和智谱AI联合发布的新一代对话预训练模型，具备强大的语言理解和生成能力。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM3