这篇文章Transforming NLP with Adaptive Prompting and DSPy讲述了自适应提示 (Adaptive Prompting) 技术在 LLM 中的应用, 以及如何使用 DSPy 来实现自适应提示策略。

什么是自适应提示？

• 自适应提示是一种动态调整提示的方法, 根据模型响应或交互上下文来优化交互。

• 与静态提示相比, 自适应提示能够实时演变以提高交互的有效性。

自适应提示的优势

• 提高相关性和精确度：通过根据模型响应调整提示，可以提高输出的相关性和精度。

• 改善用户参与度： 动态提示可以使交互更具吸引力和个性化，从而带来更好的用户体验。

• 更好地处理模糊情况：自适应提示可以通过优化提示以请求更具体的信息来帮助澄清模棱两可的响应。

自适应提示的应用场景

• 对话系统：对话系统中的自适应提示有助于根据用户响应定制对话流程。这可以通过动态规划来管理状态转换和及时调整来实现。

• 问答系统：自适应提示可以根据初始响应优化查询，以获得更详细的答案。

• 交互式讲故事：自适应提示根据用户选择调整叙述，从而增强交互式叙事体验。

• 数据收集和标注：自适应提示可以根据初始响应优化数据收集查询，以收集更精确的信息。

通过利用自适应提示，应用程序可以更有效地吸引用户、处理复杂的交互和提供有价值的见解。自适应提示的灵活性和响应能力使其成为提高跨各个领域模型交互的质量和相关性的强大工具。

使用 DSPy 构建自适应提示策略

DSPy 库通过提供一种结构化方法来管理状态、操作和转换，从而简化了此过程。以下是使用 DSPy 设置自适应提示策略的分步指南：

• 定义问题范围：确定正在处理的特定 Adaptive Prompting 场景。例如，你可能正在设计一个系统，该系统根据用户响应调整对话系统中的提示。

• 识别状态和动作：定义表示提示系统中不同场景或条件的状态。确定根据用户反馈或模型响应修改这些状态的操作。

• 创建递归关系：建立递归关系，以指示状态如何根据所执行的操作从一个状态转换到另一个状态。这些关系指导如何自适应地调整提示。

• 使用 DSPy 实现策略：利用 DSPy 库对定义的状态、操作和递归关系进行建模，并实施自适应提示策略。

定义状态和操作

在自适应提示中，状态通常包括当前提示和用户反馈，而操作涉及根据反馈修改提示。 如：

States：

• State_Prompt：表示当前提示。
• State_Feedback： 表示用户反馈或模型响应。

Actions

• Action_Adjust_Prompt：根据反馈调整提示。

from dspy import State, Action

class AdaptivePromptingDP:
    def __init__(self):
        # Define states
        self.states = {
            'initial': State('initial_prompt'),
            'feedback': State('feedback')
        }
        
        # Define actions
        self.actions = {
            'adjust_prompt': Action(self.adjust_prompt)
        }

    def adjust_prompt(self, state, feedback):
        # Logic to adjust the prompt based on feedback
        if "unclear" in feedback:
            return "Can you clarify your response?"
        else:
            return "Thank you for your feedback."

# Initialize adaptive prompting
adaptive_dp = AdaptivePromptingDP()

创建递归关系

递归关系指导状态如何根据操作进行转换。自适应提示涉及定义如何根据用户反馈更改提示。例如：递归关系可能指定，如果用户提供不明确的反馈，系统应转换为要求澄清的状态。

from dspy import Transition

class AdaptivePromptingDP:
    def __init__(self):
        # Define states
        self.states = {
            'initial': State('initial_prompt'),
            'clarification': State('clarification_prompt')
        }
        
        # Define actions
        self.actions = {
            'adjust_prompt': Action(self.adjust_prompt)
        }
        
        # Define transitions
        self.transitions = [
            Transition(self.states['initial'], self.states['clarification'], 
            self.actions['adjust_prompt'])
        ]

    def adjust_prompt(self, state, feedback):
        if "unclear" in feedback:
            return self.states['clarification']
        else:
            return self.states['initial']

DSPy 实施

from dspy import State, Action, Transition, DPAlgorithm

class AdaptivePromptingDP(DPAlgorithm):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define states
        self.states = {
            'initial': State('initial_prompt'),
            'clarification': State('clarification_prompt')
        }
        
        # Define actions
        self.actions = {
            'adjust_prompt': Action(self.adjust_prompt)
        }
        
        # Define transitions
        self.transitions = [
            Transition(self.states['initial'], self.states['clarification'], 
            self.actions['adjust_prompt'])
        ]

    def adjust_prompt(self, state, feedback):
        if "unclear" in feedback:
            return self.states['clarification']
        else:
            return self.states['initial']

    def compute(self, initial_state, feedback):
        # Compute the adapted prompt based on feedback
        return self.run(initial_state, feedback)

# Example usage
adaptive_dp = AdaptivePromptingDP()
initial_state = adaptive_dp.states['initial']
feedback = "I don't understand this."
adapted_prompt = adaptive_dp.compute(initial_state, feedback)
print("Adapted Prompt:", adapted_prompt)

案例研究：情感分析中的自适应提示

在情感分析中，了解用户意见的细微差别可能具有挑战性，尤其是在处理模棱两可或模糊的反馈时。自适应提示可以根据用户响应动态调整提示，从而引发更详细和准确的意见，从而显著增强这一过程。

# Importing Required Libraries
from dspy import State, Action, Transition, DPAlgorithm
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 SentimentAnalysisPrompting 类
class SentimentAnalysisPrompting(DPAlgorithm):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define states
        self.states = {
            'initial': State('initial_prompt'),
            'clarification': State('clarification_prompt'),
            'detailed_feedback': State('detailed_feedback_prompt')
        }
        
        # Define actions
        self.actions = {
            'request_clarification': Action(self.request_clarification),
            'request_detailed_feedback': Action(self.request_detailed_feedback)
        }
        
        # Define transitions
        self.transitions = [
            Transition(self.states['initial'], self.states['clarification'], 
            self.actions['request_clarification']),
            Transition(self.states['clarification'], self.states
            ['detailed_feedback'], self.actions['request_detailed_feedback'])
        ]
# 请求澄清操作
def request_clarification(self, state, feedback):
    # Transition to clarification prompt if feedback is unclear or short
    if "not clear" in feedback or len(feedback.split()) < 5:
        return self.states['clarification']
    return self.states['initial']

# 请求详细的反馈操作

def request_detailed_feedback(self, state, feedback):
    # Transition to detailed feedback prompt if feedback indicates a need 
    # for more details
    if "details" in feedback:
        return self.states['detailed_feedback']
    return self.states['initial']
# 计算方法

def compute(self, initial_state, feedback):
    # Compute the next prompt based on the current state and feedback
    return self.run(initial_state, feedback)
    
# Initialize sentiment analysis prompting
sa_prompting = SentimentAnalysisPrompting()
initial_state = sa_prompting.states['initial']

# Sample feedbacks for testing
feedbacks = [
    "I don't like it.",
    "The product is okay but not great.",
    "Can you tell me more about the features?",
    "I need more information to provide a detailed review."
]

# Process feedbacks and collect results
results = []
for feedback in feedbacks:
    adapted_prompt = sa_prompting.compute(initial_state, feedback)
    results.append({
        'Feedback': feedback,
        'Adapted Prompt': adapted_prompt.name
    })
# Print results
for result in results:
    print(f"Feedback: {result['Feedback']}\nAdapted Prompt: {result['Adapted Prompt']}\n")

# Example data for visualization
# Count of responses at each prompt stage
prompt_names = ['Initial', 'Clarification', 'Detailed Feedback']
counts = [sum(1 for r in results if r['Adapted Prompt'] == name) for name in prompt_names]

# Plotting
plt.bar(prompt_names, counts, color=['blue', 'orange', 'green'])
plt.xlabel('Prompt Type')
plt.ylabel('Number of Responses')
plt.title('Number of Responses per Prompt Type')
plt.show()

使用DSPy进行自适应提示的好处

• 高效：DSPy 通过提供高级抽象来简化自适应策略的开发。这简化了流程，缩短了实施时间，并最大限度地降低了出错的风险，使您能够更多地关注策略设计，而不是低级细节。

• 灵活：使用 DSPy，您可以快速试验和调整不同的提示策略。其灵活的框架支持快速迭代，使您能够根据实时反馈和不断变化的需求来优化提示。

• 可扩展：DSPy 的模块化设计旨在处理大规模和复杂的 NLP 任务。随着数据和复杂性的增长，DSPy 会根据您的需求进行扩展，确保自适应提示在各种场景中保持有效和稳健。