模块一：模型I/O (Models I/O) - 与LLM对话的基础

第二课时：Chat Models：对话模型的魅力

(视频/文章封面建议：两个卡通风格的对话气泡，一个代表“人”，一个代表“AI”，中间有一个“角色扮演”的面具图标，象征着Chat Models的核心特性)

Part 1: 从“文本补全”到“角色扮演”——Chat Models vs. LLM

• LLM（大语言模型） 就像一个才华横溢的“即兴演员”。你给他一个开头，他就能天马行空地往下演，但他没有固定的角色，也不记得上一场戏演了什么。

• Chat Models（聊天模型） 则像一个专业的“方法派演员”。在开拍前，导演会给他一份详细的角色说明书（比如“你是一个愤世嫉俗的侦探”），他会完全沉浸在这个角色里。他不仅能听懂对手的台词，还能结合之前几场戏的剧情（上下文），做出最符合角色的反应。 | 特性 | LLM (大语言模型) | Chat Models (聊天模型) | | :--- | :--- | :--- | | 输入 | 纯文本 | 一个消息列表 | | 核心 | 文本补全 | 对话、角色扮演 | | 理解 | 理解文本的连续性 | 理解角色和对话上下文 | | 典型模型 | gpt-3.5-turbo-instruct | gpt-3.5-turbo, gpt-4, claude-3 | | 比喻 | 即兴演员 | 方法派演员 | 简单来说，Chat Models是为“对话”而生的，它们是构建聊天机器人、智能助手等应用的基石。

Part 2: 对话的“语法”——消息类型

1. SystemMessage（系统消息）
• 作用： 这是最高级别的指令，用来设定AI的角色、性格和总体目标。它就像是导演在开拍前对演员的最终叮嘱。
• 特点： 通常只出现在对话的最开始，对整个对话的基调产生深远影响。
• 比喻： 导演的剧本总纲。

2. HumanMessage（人类消息）
• 作用： 代表用户（你）输入的内容。这是你向AI提出的问题、下达的指令。
• 比喻： 演员的台词或观众的提问。

3. AIMessage（AI消息）
• 作用： 代表AI之前的回复。在构建多轮对话时，我们需要把AI上一次的回答也放进输入列表里，这样它才能“记住”自己说过什么。
• 比喻： 演员上一句的表演记录。 一个典型的对话流程就是：[SystemMessage] -> [HumanMessage] -> [AIMessage] -> [HumanMessage] -> [AIMessage] -> ...

Part 3: 实战演练——构建一个简单的多轮对话