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在langchain4j中 UserMessage注解和SystemMessage两个注解的区别

news 来源：原创 2025/5/26 8:20:19

在 LangChain4j 框架中，@UserMessage 和 @SystemMessage 是构建 AI 服务时控制提示词（Prompt）的核心注解，两者的作用与使用场景有显著区别：

一、核心作用对比

注解类型	功能定位	典型应用场景
@SystemMessage	设定 AI 角色与行为准则：定义系统级指令，用于控制 AI 的固定行为模式或角色身份。	- 设定 AI 身份（如“法律顾问”“作家”） - 限制回答范围（如“仅用中文回答”） - 注入全局规则（如“不要虚构法律条文”）
@UserMessage	标注用户输入内容：标记动态的用户请求或问题，作为 AI 生成答案的主要依据。	- 接收用户提问（如“如何解除劳动合同？”） - 传递动态参数（如生成文章的字数限制） - 多模态输入（文本、图片等）

二、技术特性差异

维度	@SystemMessage	@UserMessage
作用域	通常作用于接口或方法级别，全局生效	通常作用于方法参数级别，单次调用生效
变量注入方式	支持 `{{变量名}}` 语法引用方法参数（需搭配 `@V("变量名")` 注解）	支持直接引用参数值（如 `{{it}}` 表示第一个参数）或通过 `@V` 指定变量名
对话内存处理	默认被 `ChatMemory` 保留，不会被驱逐策略清除（如 `MessageWindowChatMemory`）	作为普通用户消息存入 `ChatMemory`，可能被驱逐策略清除
多消息支持	同一对话中仅保留一条有效 `SystemMessage`，重复定义会覆盖	可多次添加 `UserMessage`，形成多轮对话
底层实现	生成 `SystemMessage` 类型的 `ChatMessage`，在请求中作为系统指令发送	生成 `UserMessage` 类型的 `ChatMessage`，作为用户输入发送

三、实战示例解析

1. 角色定义与输入处理

// 系统指令：设定 AI 为法律顾问，并限制回答格式
@SystemMessage({"你是一名专业法律顾问，熟悉《中华人民共和国劳动合同》","回答需包含法律条文引用，格式：根据《XX法》第X条..."
})
interface LegalAdvisor {// 用户输入：动态接收劳动合同问题String answer(@UserMessage String question); 
}

@SystemMessage：定义 AI 的专业领域和回答规范
@UserMessage：标注用户提问参数 question，动态生成提示词

2. 动态参数注入

// 系统提示中引用方法参数
@SystemMessage("生成一篇关于{{theme}}的{{wordCount}}字作文")
interface Writer {String generate(@V("theme") String theme, @V("wordCount") int wordCount);
}

{{theme}} 和 {{wordCount}} 从方法参数动态注入

四、使用注意事项

避免冲突
- 若同时使用接口级别和方法级别的 @SystemMessage，后者会覆盖前者。
- @UserMessage 标注的参数需与提示模板中的变量名匹配，否则会引发 VariableNotFoundException。
性能优化
- 复杂的 @SystemMessage 提示词可存入资源文件，通过 @SystemMessage("file:legal_prompt.txt") 加载。
- 高频调用的服务建议启用 ChatMemory 缓存，避免重复生成提示词。
调试技巧
- 通过 AiService 的 debug() 方法打印完整提示词，验证变量替换效果。
- 使用 StructuredPrompt 替代复杂 @SystemMessage，实现 JSON/XML 等结构化输出。