LMQL

Was ist LMQL?

LMQL (Language Model Query Language) ist eine Programmiersprache, die für die Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt wurde. LMQL wurde vom SRI Lab an der ETH Zürich und von Mitwirkenden entwickelt und ermöglicht es Entwicklern, robuste und modulare LLM-Prompts mithilfe von Typen, Vorlagen, Constraints und einer optimierenden Laufzeitumgebung zu erstellen. Im Wesentlichen bringt es prozedurale Programmierparadigmen in die Welt der LLMs und macht Prompt Engineering strukturierter und handhabbarer.

Wie funktioniert LMQL?

LMQL ermöglicht es Entwicklern, Abfragen zu definieren, die die Ausgabe des LLM steuern. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Konzepte:

• Vorlagen: LMQL verwendet Vorlagen, um Prompts zu strukturieren. Diese Vorlagen können Variablen enthalten, die das LLM ausfüllt.
• Constraints: Entwickler können der generierten Ausgabe mithilfe von where-Klauseln Constraints auferlegen. Diese Constraints können auf der Länge, bestimmten Mustern oder sogar benutzerdefinierten Python-Funktionen basieren.
• Typen: LMQL unterstützt typisierte Variablen, die sicherstellen, dass die Ausgabe des LLM einem bestimmten Format entspricht, z. B. Ganzzahlen oder Zeichenketten.
• Verschachtelte Abfragen: Mit der Einführung von verschachtelten Abfragen ermöglicht LMQL modularisierte lokale Anweisungen und die Wiederverwendung von Prompt-Komponenten. Diese Funktion erleichtert die Verwaltung komplexer Prompts und die Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Module.

Die Kernidee besteht darin, LLMs als programmierbare Komponenten zu behandeln und einen strukturierten Ansatz für das Prompt Engineering zu bieten, der die Zuverlässigkeit und Wartbarkeit verbessert. LMQL unterstützt auch mehrere Backends, darunter llama.cpp, OpenAI und Transformers, was Flexibilität bei der Wahl des LLM-Anbieters ermöglicht.

Hauptmerkmale von LMQL

• Robustes Prompting: LMQL hilft bei der Erstellung von Prompts, die weniger anfällig für Fehler und zuverlässiger bei der Erzeugung der gewünschten Ausgabe sind.
• Modulares Prompting: Die Möglichkeit, wiederverwendbare Prompt-Komponenten und verschachtelte Abfragen zu erstellen, fördert die Modularität und Wartbarkeit.
• Constraint-basierte Generierung: Constraints stellen sicher, dass die Ausgabe des LLM spezifische Anforderungen erfüllt, z. B. Länge oder Format.
• Multi-Backend-Unterstützung: LMQL kann mit verschiedenen LLM-Anbietern verwendet werden, was Portabilität und Flexibilität gewährleistet.
• Python-Integration: LMQL-Abfragen können direkt von Python aus definiert und ausgeführt werden, was die Integration in bestehende Python-Codebasen erleichtert.
• Typsicherheit: Typisierte Variablen garantieren das Ausgabeformat, wodurch die Notwendigkeit der Nachbearbeitung und Validierung reduziert wird.

Wie verwendet man LMQL?

Die Verwendung von LMQL beinhaltet das Definieren von Abfragen als Python-Funktionen, die mit @lmql.query dekoriert sind. Innerhalb dieser Abfragen können Sie Prompts, Variablen und Constraints definieren. Hier ist ein einfaches Beispiel aus dem Originaltext:

@lmql.query
def meaning_of_life():
    '''lmql
    "Q: What is the answer to life, the     universe and everything?"

    "A: [ANSWER]" where         len(ANSWER) < 120 and STOPS_AT(ANSWER, ".")

    print("LLM returned", ANSWER)
    return ANSWER
    '''

meaning_of_life() # The program returns the meaning of life.

Dieses Beispiel demonstriert, wie man einen Prompt definiert, eine Variable (ANSWER) verwendet, um die Ausgabe des LLM zu erfassen, und Constraints anwendet, um sicherzustellen, dass die Antwort weniger als 120 Zeichen lang ist und mit einem Punkt endet.

Für wen ist LMQL?

LMQL ist besonders nützlich für:

• Entwickler, die mit LLMs arbeiten: Die eine strukturierte Möglichkeit benötigen, Prompts zu erstellen und zu verwalten.
• Forscher: Die mit verschiedenen Prompting-Techniken und Constraints experimentieren möchten.
• Teams: Die Konsistenz und Zuverlässigkeit in ihren LLM-gestützten Anwendungen gewährleisten müssen.

Anwendungsfälle von LMQL

• Chatbots: LMQL kann verwendet werden, um zuverlässigere und kontextbezogenere Chatbot-Antworten zu erstellen.
• Datenextraktion: Constraints können verwendet werden, um sicherzustellen, dass extrahierte Daten einem bestimmten Format entsprechen.
• Inhaltsgenerierung: LMQL kann verwendet werden, um Inhalte zu generieren, die spezifische Anforderungen erfüllen, z. B. Länge und Stil.
• Tool Augmentation: Wird verwendet, um eine bessere Ausgabe für das Tool zu erstellen.

LMQL vs. traditionelles Prompting

Zusammenfassend bietet LMQL einen robusteren, modulareren und wartungsfreundlicheren Ansatz für das LLM-Prompting im Vergleich zu traditionellen Methoden.