# 專案摘要筆記 for zaipra
由 Cline 與 gemini 2.5 flash 提供摘要
## 專案名稱
zaipra
https://github.com/TimLai666/zaipra
## 專案目的
一個 Go 語言函式庫，旨在提高與大型語言模型（LLM）互動時的回應速度，通過智慧資訊路由來優化提示工程。
## 主要功能
- **資訊路由 (Info Routing)**: 自動選擇與用戶問題相關的資訊，減少不必要的prompt內容。
- 可與 LangChain Go 整合，支援任何實現 `llms.Model` 介面的模型。
## 核心程式碼 (`zaipra.go`)
- `Info` struct: 定義資訊的結構，包含 Title, Description, Content。
- `Answer` 函數: 專案的主要入口點，執行資訊路由和提示擴散。
- `classify` 函數: 根據使用者問題，利用 LLM 從提供的資訊列表中選出相關的資訊索引。
- `generateAnswer` 函數: 將使用者問題、系統提示和選定的相關資訊組合成一個優化後的提示，發送給 LLM 以獲得最終答案。
---
# 對話 Q&A
以下記錄我們之間的對話 Q&A，使用 Markdown callout 語法：
- 我的提問使用 `> [!NOTE]`
- 你的回應用 `> [!TIP]`
> [!NOTE]
> 這專案的主要目標是什麼
> [!TIP]
> 這個專案（zaipra）的主要目標是提高您在與大型語言模型（LLM）互動時獲得回應的速度。它通過實現「智慧資訊路由」（Info Routing）來達成這個目標，這意味著它可以自動選擇與使用者問題最相關的資訊，從而減少傳送給 LLM 的不必要內容，進而優化提示工程並可能加快回應速度。
> [!NOTE]
> 智慧資訊路由是什麼？他是特定的技術嗎
> [!TIP]
> 「智慧資訊路由」（Info Routing）是 zaipra 這個專案中用來描述其核心功能的一個術語。它指的是根據使用者提出的問題，從大量可能的資訊中，智慧地篩選出最相關、最需要提供給 LLM 的那一部分資訊的過程。
>
> 它並非一個廣為人知的、標準化的「特定技術」名稱，而是這個專案為了說明其資訊篩選機制而創造或使用的詞彙。其底層實現可能基於自然語言處理（NLP）技術、語義相似度計算，或者利用 LLM 本身的能力來判斷資訊的相關性，就像 `zaipra.go` 中的 `classify` 函數所示範的那樣。
> [!NOTE]
> 所以它是任何現有 prompt 提示工程有能對應的技巧嗎
> [!TIP]
> 「智慧資訊路由」的概念與一些現有的 prompt 提示工程技巧有相關性，特別是與 **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** 的流程相似。
>
> RAG 的核心思想是從一個外部知識庫中檢索（Retrieval）與使用者問題相關的資訊，然後將這些檢索到的資訊與原始問題一起提供給大型語言模型（LLM），讓 LLM 根據這些額外的上下文來生成（Generation）回答。
>
> `zaipra` 的「智慧資訊路由」功能，可以被視為 RAG 流程中的一個關鍵步驟，即「檢索」和「篩選」相關資訊的過程。它利用 LLM 本身的能力來判斷哪些提供的 `Info` 是回答使用者問題所需要的。因此，雖然「智慧資訊路由」這個詞是專案內部使用的，但它所實現的功能與 RAG 等提示工程方法中的資訊檢索和上下文增強技巧是相符的。
> [!NOTE]
> 我們稍為深入一下他的實作，你可以用虛擬碼的方式解說他怎麼做的嗎
> [!TIP]
> 好的，我們來看看 `zaipra` 的核心實作概念，主要圍繞在 `Answer` 函數及其調用的 `classify` 和 `generateAnswer` 函數。以下是這些步驟的虛擬碼解釋：
```go
// Answer 函數：處理使用者問題並生成答案
function Answer(userQuestionName, userQuestion, systemPrompt, infos, llm, options):
// 步驟 1: 資訊路由 (Info Routing)
// 利用 LLM 判斷哪些 infos 與 userQuestion 相關
usedIndexes = classify(userQuestion, infos, llm)
// 根據相關索引篩選出 infos
selectedInfos = []
for each index in usedIndexes:
if index is valid:
add infos[index] to selectedInfos
// 步驟 2: 提示擴散 (Prompt Diffusion)
// 將 userQuestionName, userQuestion, systemPrompt 和 selectedInfos 組合成最終提示
// 將最終提示發送給 LLM 並獲取答案
answer = generateAnswer(userQuestionName, userQuestion, systemPrompt, selectedInfos, llm, options)
return answer
// classify 函數：判斷相關資訊的索引
function classify(userQuestion, infos, llm):
// 構造一個提示，要求 LLM 根據 userQuestion 選擇 infos 中相關的索引
prompt = "問題：" + userQuestion + "\n\n請判斷回答以上問題需要哪些資訊："
for i, info in infos:
prompt += "- " + info.Title + "（" + info.Description + "）：代號" + i + "\n"
prompt += "\n只回答代號，用半形逗號隔開。不需要任何資訊回傳-1。"
// 將提示發送給 LLM
llmResponse = llm.Generate(prompt)
// 解析 LLM 的回傳結果，獲取索引列表
indexes = parse(llmResponse) // 例如：將 "0,2" 解析為 [0, 2]
return indexes
// generateAnswer 函數：生成最終答案
function generateAnswer(userQuestionName, userQuestion, systemPrompt, selectedInfos, llm, options):
// 構造最終發送給 LLM 的提示
finalPrompt = userQuestionName + ":" + userQuestion + "\n\n以下是相關資訊：\n"
for i, info in selectedInfos:
finalPrompt += "- 資訊 " + (i+1) + "：" + info.Title + "\n"
if info.Description is not empty:
finalPrompt += " 描述：" + info.Description + "\n"
if info.Content is not null:
finalPrompt += " 內容：" + info.Content + "\n"
finalPrompt += "\nsystem:" + systemPrompt + "\n\n請根據以上資訊以及system指示操作。"
// 將最終提示發送給 LLM
answer = llm.Generate(finalPrompt, options)
return answer
```
> [!NOTE]
> 內容我有一點似懂非懂，所以他會把我輸入的問題怎麼處理？先拿去問 llm 要到資料，再把資料做篩選，然後如同 RAG 一樣，再把我的問題真的問一次？
> [!TIP]
> 您的理解有一部分是正確的，但第一步需要澄清。`zaipra` 的流程更像是這樣：
>
> 1. **您提供問題和潛在的相關資訊列表 (`infos`)**：`zaipra` 不會自己去「要資料」，而是您在使用 `Answer` 函數時，需要將所有可能的相關資訊作為 `infos` 參數傳入。
> 2. **利用 LLM 對提供的資訊進行篩選（資訊路由）**：`zaipra` 會構造一個提示，詢問 LLM 在您提供的 `infos` 中，哪些資訊對於回答您的問題是相關且必要的。這是通過 `classify` 函數實現的。
> 3. **根據篩選結果，組合成最終提示**：`zaipra` 會將您的原始問題、系統提示以及 LLM 篩選出來的相關資訊組合成一個新的、更精簡且有針對性的提示。這是通過 `generateAnswer` 函數實現的。
> 4. **將組合後的提示發送給 LLM 生成答案**：最後，`zaipra` 將這個包含相關上下文的最終提示發送給 LLM，讓 LLM 生成最終的回答。這一步確實類似於 RAG 的最後階段，將檢索到的資訊作為上下文提供給模型。
>
> 所以，關鍵的區別在於，`zaipra` 是對「已有的」資訊進行篩選，而不是自己去「獲取」資訊。它優化的是將相關資訊提供給 LLM 的過程，以減少不必要的上下文，潛在地提高效率和回應質量。
> [!NOTE]
> 所以，我理解不正確的地方，只有輔助資料的來源嗎？
> [!TIP]
> 是的，您理解不正確的主要地方確實是輔助資料的「來源」。
>
> 您最初的理解是 `zaipra` 會自己去「要資料」，而實際上，輔助資料（即 `infos` 參數）是需要由使用者在呼叫 `Answer` 函數時提供的。
>
> 一旦資料提供後，`zaipra` 利用 LLM 對這些**已有的**資料進行篩選，並將篩選後的相關資料與您的原始問題結合後再發送給 LLM 生成最終答案。這後面的步驟，您理解的「篩選」和「將問題與篩選資料一起發送給 LLM」是正確的，並且與 RAG 的概念相符。
> [!NOTE]
> 那聽起來他是試著在增加回答的精確性，而由於把不必要的資料剔除了。所以認為這樣能提升 llm 回答的速度。我這樣理解對嗎？
> [!TIP]
> 是的，您的理解是基本正確的。
>
> `zaipra` 的核心思想正是通過「智慧資訊路由」來篩選出與使用者問題最相關的資訊，將不必要的資料剔除。這樣做有幾個好處：
>
> 1. **提高回答的精確性**：減少無關資訊的干擾，讓 LLM 更專注於處理核心問題和相關上下文，從而生成更精確、更有針對性的回答。
> 2. **提升 LLM 回答的速度**：傳送給 LLM 的提示內容變短（因為剔除了不必要的資訊），這通常會減少 LLM 處理的時間和所需的計算資源，進而加快生成回應的速度。
>
> 因此，您的理解——通過剔除不必要的資料來增加回答的精確性並提升 LLM 回答的速度——是準確地抓住了 `zaipra` 這個專案的主要目標和工作原理。
> [!NOTE]
> 那你可以解說一下，他的 classify 怎麼做的嗎？
> [!TIP]
> 好的，我們來詳細解說一下 `zaipra` 中的 `classify` 函數是如何工作的。這個函數負責實現「智慧資訊路由」的核心邏輯，也就是判斷在您提供的多條資訊（`infos` 列表）中，哪些是與使用者問題最相關的。
>
> 它的主要步驟如下：
>
> 1. **準備資訊選項列表**：`classify` 函數會遍歷您傳入的 `infos` 列表。對於列表中的每一條 `Info`，它會提取其 `Title` 和 `Description`，並為其分配一個唯一的「代號」，這個代號就是該資訊在 `infos` 列表中的索引（從 0 開始）。然後將這些資訊的標題、描述和代號組合成一個格式化的字串列表，例如：
> ```
> - 產品規格（產品的詳細規格和特性）：代號0
> - 價格資訊（產品的價格和支付方式）：代號1
> ```
>
> 2. **構造發送給 LLM 的提示**：接下來，`classify` 函數會將使用者提出的問題 (`userQuestion`) 與上面準備好的資訊選項列表組合成一個發送給 LLM 的提示。這個提示會明確指示 LLM 根據使用者問題，從提供的資訊選項中選擇相關的資訊代號。提示中會包含類似這樣的指令：
> ```
> 問題： [使用者問題]
>
> 請判斷回答以上問題需要哪些資訊：
> [資訊選項列表]
>
> 只回答代號，不回答其它文字。
> 如果需要多項資訊，用半形逗號隔開。
> 如果不需要任何資訊，或是現有資料不足以回答問題，請回傳-1。
> ```
> 這個提示的關鍵在於，它引導 LLM 進行一個「選擇題」，讓 LLM 根據其對使用者問題和資訊內容的理解，直接輸出相關資訊的索引。
>
> 3. **發送提示並獲取 LLM 回應**：將構造好的提示通過 LangChain Go 發送給您指定的 LLM 模型，並等待 LLM 的回傳結果。
>
> 4. **解析 LLM 回傳結果**：接收到 LLM 的回傳結果後，`classify` 函數會解析這個字串。預期 LLM 會回傳一個包含一個或多個代號的字串，例如 `"0,1"` 或 `"2"`，或者在沒有相關資訊時回傳 `"-1"`。函數會將這個字串按逗號分割，並將每個代號轉換為整數。
>
> 5. **回傳相關資訊索引列表**：最後，`classify` 函數回傳一個整數列表，這些整數就是 LLM 判斷為與使用者問題相關的資訊在原始 `infos` 列表中的索引。如果 LLM 回傳了 `"-1"`，則回傳一個空列表，表示沒有相關資訊。
>
> 總結來說，`classify` 函數巧妙地利用 LLM 的理解能力來自動完成資訊的篩選工作，將一個潛在的大量資訊列表縮減為一個與使用者問題高度相關的子集，為後續生成精確回答做準備。
> [!NOTE]
> 好的。那最後，你可以說明
>
> 1. 這專案主要的優點是什麼？
> 2. 在什麼情境這專案不適合我使用？
> 3. 你覺得它有替代方案或競品嗎？
> [!TIP]
> 好的，針對您的最後三個問題，我的說明如下：
>
> 1. **這專案主要的優點是什麼？**
> * **提升 LLM 回應速度**：通過「智慧資訊路由」減少傳送給 LLM 的不必要上下文，可以降低 LLM 處理的負擔，潛在地加快回應速度，尤其是在處理大量潛在相關資訊時。
> * **提高回答精確性**：提供給 LLM 更精簡、更相關的資訊，有助於 LLM 更準確地理解問題並生成更有針對性的回答，減少基於無關資訊產生的錯誤或模糊回應。
> * **簡化提示工程**：將資訊篩選的邏輯抽象化到 `zaipra` 函式庫中，使用者無需手動判斷和篩選資訊，可以簡化應用程式中與 LLM 互動的程式碼。
> * **與 LangChain Go 整合**：方便在已使用 LangChain Go 的專案中快速引入 `zaipra` 的功能。
>
> 2. **在什麼情境這專案不適合我使用？**
> * **問題本身不需要額外資訊**：如果您的問題非常直接，LLM 無需額外上下文即可良好回答，那麼使用 `zaipra` 的資訊路由會引入額外的 LLM 呼叫（用於 `classify`），反而可能增加延遲和成本。
> * **需要 LLM 進行開放式或創造性輸出**：`zaipra` 的設計是為了基於提供的資訊生成回答。如果您的應用需要 LLM 進行自由聯想、故事創作等不需要特定資訊支持的任務，`zaipra` 可能不是最佳選擇。
> * **對延遲要求極端敏感**：雖然旨在提升速度，但 `classify` 步驟需要一次 LLM 呼叫，這會引入一定的延遲。對於需要毫秒級回應的應用，可能需要仔細評估。
> * **潛在資訊量極大且複雜**：如果您的潛在資訊庫非常龐大且結構複雜，單純依賴 `zaipra` 中基於提示的 `classify` 可能效率不高或成本過高。這種情況下，更成熟的 RAG 解決方案（結合向量資料庫、檢索演算法等）可能更適合。
> * **其他提示工程庫**：可能存在其他專注於不同提示優化方面的函式庫，例如用於提示模板管理、提示鏈構建等的工具。
> [!NOTE]
> 我想回頭問一下，具體來說，它如何篩選 info?
> [!TIP]
> 好的，我們再聚焦一下 `classify` 函數是如何具體篩選資訊的。
>
> 它的核心篩選機制是**利用 LLM 的自然語言理解能力來進行判斷**。`classify` 函數並不是使用傳統的關鍵字匹配、語義相似度計算（例如向量搜索）等方法來篩選資訊，而是將「篩選」這個任務本身變成一個給 LLM 的提示。
>
> 具體來說，它是這樣做的：
>
> 1. 它會把您提供的每一條 `Info`（包括標題和描述）都列出來，並給它們編上一個唯一的「代號」（就是它們在列表中的順序索引）。
> 2. 然後，它會構造一個提示，這個提示包含了：
> * 使用者提出的原始問題。
> * 一個明確的指令，要求 LLM 根據使用者問題，從列出的資訊選項中選擇最相關的資訊。
> * 一個嚴格的輸出格式要求，即 LLM 只能回傳相關資訊的「代號」，多個代號用逗號分隔，如果沒有相關資訊則回傳 `-1`。
> 3. 將這個提示發送給 LLM。
> 4. LLM 接收到這個提示後，會運用其理解能力來分析使用者問題和每一條資訊的內容，判斷哪些資訊是回答問題所需要的。
> 5. 根據判斷結果，LLM 會按照提示要求的格式，回傳相關資訊的代號。
> 6. `classify` 函數解析 LLM 回傳的代號，並回傳這些代號對應的原始 `Info` 列表中的索引。
>
> 所以，「篩選」的過程實際上是**將篩選任務委託給了 LLM**。`zaipra` 通過精心構造的提示，引導 LLM 完成這個判斷和選擇的過程，而不是自己實現一套獨立的篩選演算法。這也是它與傳統 RAG 中通常包含獨立檢索模組（如向量資料庫和檢索演算法）的一個主要區別。
> [!NOTE]
> 好。所以我有聽懂了，一個問題會問 llm 二次
>
> 第 1 次，問 infos 內條列的問題，哪些與原始問題相關的
> 第 2 次，拿篩選後的 infos 與原始問題正式問一次
> [!TIP]
> 是的，您的理解完全正確！
>
> `zaipra` 的核心流程正是通過對 LLM 的兩次呼叫來實現的：
>
> 1. **第一次呼叫 LLM (在 `classify` 函數中實現)**：目的是進行「資訊路由」，即將使用者問題和提供的資訊列表作為提示發送給 LLM，讓 LLM 判斷並回傳哪些資訊是與問題相關的。
> 2. **第二次呼叫 LLM (在 `generateAnswer` 函數中實現)**：目的是進行「提示擴散」和最終答案生成，即將使用者原始問題、系統提示以及第一次呼叫篩選出的相關資訊組合成一個優化後的提示，然後將這個最終提示發送給 LLM，以獲得最終的回答。
>
> 這個兩階段的過程是 `zaipra` 實現其優化目標的關鍵。
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