如何将整段文本转换为标准 Chat 消息格式？

在对接大模型 API 或者做二次开发的时候，我们经常遇到这样一个尴尬的情况：上游系统发送过来的数据格式和我们熟悉的 OpenAI 标准格式不一样。

比如，你接到的是一大段纯文本内容，但目标 API 需要的是一个标准的 Messages 数组，里面包含 system、user 等角色字段。这中间的“格式鸿沟”该怎么填平呢？今天咱们就来聊聊这个具体的实现思路。

痛点分析

假设上游发过来的请求体非常简单，就是一整段 content，可能像这样：

{
  "content": "你好，請自我介紹一下。"
}

然而，你需要转成这样：

{
  "model": "gpt",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一個得力的助手。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，請自我介紹一下。"
    }
  ]
}

如果不在中间层做处理，直接把上游的数据丢给下游，肯定会报错。这就需要一个“中间人”做数据清洗和组装。

解决方案架构

要实现这个转换，核心逻辑并不复杂，大致可以分为以下几个步骤：

1. 构建基础 Shell：新建一个符合目标 API 要求的 JSON 对象，预填好固定的字段（比如 model）。
2. 注入 System Prompt：由于上游数据里通常没有系统提示词，我们需要在代码里预设或配置一个默认的 system 消息，将其加入 messages 数组。
3. 封装 User Input：将上游发来的原始 content 提取出来，包装成一个新的 user 对象。
4. 组装输出：将上述两部分合并，生成最终的请求 Body。

代码实现思路

这里我用一个通用的逻辑来演示（JavaScript/Node.js 版本最为常见，Python 思路也类似）：

// 1. 模拟上游接收到的原始数据
const rawData = {
  content: "你好，請自我介紹一下。"
};

// 2. 定义目标格式与转换逻辑
function transformToStandardFormat(input) {
  // 预设 System Prompt (也可以从配置文件读取)
  const systemPrompt = "你是一個得力的助手。";

  // 构建标准的 messages 数组
  const messages = [
    {
      role: "system",
      content: systemPrompt
    },
    {
      role: "user",
      content: input.content // 这里就是上游传过来的纯文本
    }
  ];

  // 组装最终返回的对象
  return {
    model: "gpt",  // 假设默认使用 gpt 模型
    messages: messages
  };
}

// 3. 执行转换
const result = transformToStandardFormat(rawData);
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));

进阶思考：更灵活的配置

上面的代码是硬编码了 System Prompt，但在实际生产环境中，你可能希望这个 Prompt 是可配置的，或者根据不同的业务场景动态变化。

• 配置化：将 System Prompt 提取到环境变量或配置中心。
• 多模态支持：如果上游不仅仅发文本，还有图片，你需要在 user 消息里调整 content 的结构（比如变成数组形式包含 type: "text" 和 type: "image_url"）。

总结

所谓的“格式转换”，本质上就是数据的重组与封装。理解了目标 API 需要什么结构，再通过代码逻辑把零散的原始数据“塞”进去就行了。这个小技巧在做反代、中转服务或者是系统集成时非常实用。