LMQL 是一种专门为大型语言模型 (LLM) 设计的查询语言，结合了自然语言提示和 Python 的表现力。它提供约束、调试、检索和控制流等功能，以促进与 LLM 的交互。
主要特征：
约束：为生成的输出指定满足特定条件的条件。
调试：分析和理解 LLM 如何生成输出，有助于微调和错误识别。
检索：访问常见任务的预建提示，提供方便的起点。
控制流：使用 Python 控制流语句来更好地控制生成过程。
自动令牌生成和验证：自动生成所需的令牌并根据提供的约束验证生成的序列。
支持任意 Python 代码：包括使用 Python 代码的动态提示和文本处理。
用例：
- 自然语言生成： LMQL 使用户能够通过细粒度控制和约束从 LLM 生成自然语言响应。
- 定制的对话代理：用户可以通过利用 LMQL 的控制流和约束功能，与 LLM 创建类似聊天机器人的交互。
- 任务自动化： LMQL 可用于自动执行特定任务，例如生成装箱单、总结文本或从在线资源中执行简单的数据检索。
- 高级文本处理： LMQL 中对任意 Python 代码的支持允许用户在提示中执行复杂的文本处理任务。
LMQL 是一种功能强大的查询语言，旨在增强与 LLM 的交互，提供一系列提供控制、灵活性和定制的功能。
数据统计
数据评估
关于LMQL特别声明
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