在Python中，我们可以使用装饰器来实现具有依赖关系的惰性数据流属性。下面是一个简单的例子：

```python
def lazy(func):
    cache = []

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if args not in cache:
            result = func(*args, **kwargs)
            cache.append((args, kwargs, result))
        return cache[-1][2]

    return wrapper

@lazy
def fibonacci(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# Test the function
print(fibonacci(10))  # Outputs: 55
```

在这个例子中，`lazy`装饰器用于缓存函数的调用结果。当我们再次调用相同的函数时，它会直接返回缓存的结果，而不是重新计算。这避免了重复计算，提高了程序的效率。

在这个例子中，`fibonacci`函数是一个递归函数，它的计算结果依赖于之前的计算结果。我们使用`lazy`装饰器来缓存这些计算结果，这样当我们再次调用相同的函数时，它就可以直接返回缓存的结果，而不需要重新计算。

测试用例：
```python
print(fibonacci(10))  # Outputs: 55
print(fibonacci(20))  # Outputs: 6765
print(fibonacci(30))  # Outputs: 832040
```

如果AI大模型方面的应用，例如，我们可以使用它来生成文本。例如，我们可以通过AI模型生成一个故事，其中每个故事段落都依赖于前面的段落。

应用场景和示例：
假设我们需要生成一个故事，其中每个故事段落都依赖于前面的段落。我们可以使用AI模型来生成每个故事的第一个段落，然后根据这个段落生成下一个段落，以此类推，直到生成整个故事。

```python
def story(prompt):
    cache = []

    @functools.wraps(prompt)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if args not in cache:
            result = prompt(*args, **kwargs)
            cache.append((args, kwargs, result))
        return cache[-1][2]

    return wrapper

@story
def generate_paragraph(prompt):
    if len(cache) == 0:  # This is the first paragraph
        return "Once upon a time, there was a brave knight..."
    else:
        last_paragraph = cache[-1][2]
        return "And then, there was..." + prompt

print(generate_paragraph("a beautiful princess"))
```

在这个例子中，我们定义了一个名为`story`的装饰器，它用于缓存生成故事的函数。当我们再次调用这个函数时，它会直接返回缓存的结果，而不需要重新生成整个故事。