AI提示新思路：懒惰提示如何用最简Prompt获得最佳结果？

在人工智能领域，提示工程是一项至关重要的技能。通常，我们被告知要为大型语言模型（LLM）提供尽可能多的上下文信息，以确保它们能够生成准确和相关的输出。然而，一项名为“懒惰提示”的技术正在崭露头角，挑战着这一传统观念。本文将深入探讨懒惰提示的优势、适用场景以及如何在实践中有效运用。

什么是懒惰提示？

懒惰提示的核心思想是，在某些情况下，我们可以通过使用简洁、不精确的提示来快速获得LLM的响应，而无需事先投入大量时间和精力来准备详细的上下文信息。这种方法依赖于LLM的智能和适应性，使其能够根据有限的输入推断用户的意图并生成相应的输出。

懒惰提示的优势

节省时间：懒惰提示最大的优势在于它可以显著节省时间。在需要快速获得LLM的响应时，懒惰提示可以避免花费大量时间来编写详细的提示，从而提高工作效率。
提高灵活性：懒惰提示允许用户在与LLM交互的过程中逐步 уточнить 提示。如果初始提示产生的输出不理想，用户可以根据需要添加更多上下文信息，而无需从一开始就编写完整的提示。
发现意外的解决方案：有时，过于详细的提示可能会限制LLM的创造力。懒惰提示可以为LLM提供更大的自由度，使其能够探索不同的解决方案，并可能发现用户未曾预料到的创新方法。

懒惰提示的适用场景

代码调试：在调试代码时，开发人员经常将错误消息（有时甚至是整页的错误信息）复制粘贴到LLM中，而无需提供额外的说明。大多数LLM都足够智能，可以理解用户希望它们帮助理解错误并提出修复建议。在这种情况下，懒惰提示可以快速获得有用的信息。

代码调试

快速生成代码片段：当需要快速生成一些简单的代码片段时，可以使用懒惰提示。例如，可以使用类似“示例dotenv代码”这样的提示来提醒LLM如何编写使用Python的dotenv包的代码。LLM通常能够生成良好的响应，从而节省用户的时间和精力。

懒惰提示的局限性

虽然懒惰提示具有许多优势，但它并不适用于所有场景。在以下情况下，不建议使用懒惰提示：

缺乏上下文信息：当LLM无法在没有额外上下文信息的情况下提供有用的解决方案时，不应使用懒惰提示。例如，如果只提供部分程序规范，即使是经验丰富的开发人员也可能难以理解用户的意图。
难以检测的错误：如果LLM生成的输出中的错误难以检测，则不应使用懒惰提示。在这种情况下，最好事先提供足够的上下文信息，以提高LLM生成正确输出的可能性。

如何有效运用懒惰提示

快速评估输出质量：在使用懒惰提示时，务必快速评估LLM生成的输出质量。如果输出不理想，可以根据需要添加更多上下文信息。
逐步完善提示：如果初始提示产生的输出不理想，不要气馁。可以尝试添加更多上下文信息，逐步完善提示，直到获得满意的结果。
了解LLM的能力：不同的LLM具有不同的能力和局限性。在使用懒惰提示时，务必了解所使用的LLM的能力，以便更好地利用其优势。

懒惰提示与API调用

懒惰提示主要适用于通过LLM的Web或应用程序界面进行交互的场景。对于在代码中编写的提示，用于重复调用API的目的，懒惰提示可能并不适用。因为在这种情况下，用户通常不会检查每个输出来澄清和迭代。

懒惰提示：一种高级技术

懒惰提示是一种高级技术，需要对LLM的能力和局限性有深入的了解。一般来说，我发现更多的人给LLM的上下文信息太少，而不是太多。只有在学会如何提供足够的上下文信息之后，才能故意退一步，看看在仍然有效的情况下，可以减少多少上下文信息。

懒惰评估的类比

懒惰提示与计算机科学中的懒惰评估Analog有相似之处，在懒惰评估中，只在需要特定结果时才在尽可能晚的时间调用函数。在懒惰提示中，我们只在需要时才向提示添加细节。

案例分析：懒惰提示在代码生成中的应用

假设我们需要使用Python编写一个函数，该函数可以从给定的URL中提取网页的标题。我们可以使用懒惰提示来快速生成代码：

提示：从URL提取网页标题的Python函数

LLM可能会生成以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def extract_title(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        return soup.title.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching URL: {e}")
        return None

url = 'https://www.example.com'
title = extract_title(url)
if title:
    print(f"The title of {url} is: {title}")
else:
    print("Could not extract the title.")

这段代码基本实现了所需的功能，但缺少一些错误处理和优化。我们可以通过添加更多上下文信息来改进代码：

提示：从URL提取网页标题的Python函数，添加错误处理和缓存机制

LLM可能会生成以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import redis

redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0

redis_client = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db, decode_responses=True)

def extract_title(url):
    # 尝试从缓存中获取标题
    cached_title = redis_client.get(url)
    if cached_title:
        print(f"Fetching title from cache for {url}")
        return cached_title

    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        title = soup.title.text

        # 将标题存储到缓存中
        redis_client.set(url, title, ex=3600)  # 缓存有效期为1小时

        return title
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching URL: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")
        return None

url = 'https://www.example.com'
title = extract_title(url)
if title:
    print(f"The title of {url} is: {title}")
else:
    print("Could not extract the title.")

通过添加“错误处理和缓存机制”这一上下文信息，LLM生成了更健壮和高效的代码。

结论

懒惰提示是一种强大的技术，可以帮助用户更有效地与LLM交互。通过了解懒惰提示的优势、适用场景和局限性，并掌握有效运用懒惰提示的技巧，我们可以充分利用LLM的能力，提高工作效率，并发现意想不到的解决方案。然而，懒惰提示并非万能，在某些情况下，仍然需要提供详细的上下文信息才能获得理想的结果。关键在于根据具体情况选择合适的提示方法，并在与LLM交互的过程中不断学习和 совершенствоваться。

未来展望

随着LLM技术的不断发展，懒惰提示的应用前景将更加广阔。未来，我们可以期待看到更多创新的提示工程技术涌现，帮助我们更好地利用人工智能的力量。