「天放AI人工智能 TFGPT」10.1：ChatGPT的聊天上下文和状态管理
在使用ChatGPT进行对话时，理解其如何管理聊天上下文和状态是至关重要的。这部分我们将全方位、多角度地深入解析。
**1. 会话上下文的理解**
ChatGPT的每次回应都是基于前面的对话内容——包括用户输入和模型的回应。当你使用API进行聊天时，你需要以一种连续的方式提供聊天历史。例如，如果你想要与ChatGPT进行多轮对话，你需要在每次请求时都发送整个对话历史。
在使用时，你要确保整个对话历史的内容都在你的请求中。这是因为ChatGPT并不保留之前的会话信息，如果在请求中省略了部分对话，模型就无法获取这部分信息。
**2. 会话状态的管理**
会话状态管理主要包含两个部分，一是对话历史，二是用户提供的系统级别的说明。前者已经在上面介绍过了，后者则是一个强大的工具，允许用户向ChatGPT提供高级指示。
这些指示通常用于设置对话的总体背景或指定模型的行为。例如，用户可以设置“系统角色”为一个专业医生，这样ChatGPT的回应就会模仿一个医生的语言和知识。（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，weixin ： TF-GPT，一道交流）这种方式可以在一定程度上塑造模型的输出，使其更符合特定的应用场景。
**3. 多轮对话的处理**
ChatGPT能处理包含多个消息的对话，而且每个消息都可以附带一个角色，如“系统”、“用户”或者“助手”。系统消息通常放在对话的开始，设置整体对话的背景。（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，weixin ： TF-GPT，一道交流）用户消息是指示，模型需要对它们进行回应。助手消息是模型的回应。
在进行多轮对话时，应当注意ChatGPT对每个消息的处理方式。模型会分析所有的消息，不仅仅是最新的那一条，所以每条消息都会影响模型的回应。
以上就是ChatGPT在聊天上下文和状态管理上的主要内容。在实际使用中，理解并妥善应用这些知识，将会使你的ChatGPT使用体验更上一层楼。
