LMQL 概述
什么是 LMQL?
LMQL(语言模型查询语言)是一种用于与大型语言模型 (LLM) 交互的编程语言。LMQL 由苏黎世联邦理工学院 SRI 实验室及其贡献者开发,使开发人员能够使用类型、模板、约束和优化运行时构建强大且模块化的 LLM 提示。它本质上将过程式编程范例带入了 LLM 的世界,使提示工程更加结构化和易于管理。
LMQL 的工作原理?
LMQL 允许开发人员定义指导 LLM 输出的查询。以下是关键概念的分解:
- 模板: LMQL 使用模板来构建提示。这些模板可以包含 LLM 将填写的变量。
- 约束: 开发人员可以使用
where
子句对生成的输出施加约束。这些约束可以基于长度、特定模式,甚至自定义 Python 函数。 - 类型: LMQL 支持类型变量,确保 LLM 的输出符合特定格式,例如整数或字符串。
- 嵌套查询: 通过引入嵌套查询,LMQL 能够实现模块化的本地指令和提示组件的重用。此功能使管理复杂提示和创建可重用的提示模块变得更加容易。
核心思想是将 LLM 视为可编程组件,提供一种结构化的提示工程方法,从而提高可靠性和可维护性。LMQL 还支持多个后端,包括 llama.cpp
、OpenAI 和 Transformers,从而可以在选择 LLM 提供商时具有灵活性。
LMQL 的主要特点
- 强大的提示: LMQL 有助于创建不易出错且在产生所需输出方面更可靠的提示。
- 模块化提示: 创建可重用的提示组件和嵌套查询的能力可提高模块化和可维护性。
- 基于约束的生成: 约束确保 LLM 的输出满足特定要求,例如长度或格式。
- 多后端支持: LMQL 可以与不同的 LLM 提供商一起使用,从而确保可移植性和灵活性。
- Python 集成: LMQL 查询可以直接从 Python 定义和执行,从而可以轻松地与现有 Python 代码库集成。
- 类型安全: 类型变量保证输出格式,从而减少了后处理和验证的需要。
如何使用 LMQL?
使用 LMQL 涉及将查询定义为使用 @lmql.query
修饰的 Python 函数。在这些查询中,您可以定义提示、变量和约束。以下是原始文本中的一个简单示例:
@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.
此示例演示了如何定义提示,使用变量 (ANSWER
) 捕获 LLM 的输出,以及应用约束以确保答案少于 120 个字符并以句点结尾。
LMQL 适合哪些人?
LMQL 特别适用于:
- 使用 LLM 的开发人员: 他们需要一种结构化的方式来创建和管理提示。
- 研究人员: 他们希望尝试不同的提示技术和约束。
- 团队: 他们需要确保其 LLM 驱动的应用程序的一致性和可靠性。
LMQL 的用例
- 聊天机器人: LMQL 可用于创建更可靠和上下文感知的聊天机器人响应。
- 数据提取: 约束可用于确保提取的数据符合特定格式。
- 内容生成: LMQL 可用于生成满足特定要求(如长度和样式)的内容。
- 工具增强: 用于为工具创建更好的输出。
LMQL 与传统提示
功能 | LMQL | 传统提示 |
---|---|---|
结构 | 使用类型、模板和约束来实现结构化方法。 | 依赖于手动制作提示,而没有强制结构。 |
模块化 | 支持嵌套查询和可重用的提示组件。 | 通常涉及复制粘贴和手动调整,从而更难以维护模块化。 |
可靠性 | 约束和类型提高了 LLM 输出的可靠性。 | 由于缺乏强制约束,输出更容易受到变化和错误的影响。 |
可维护性 | 由于结构化和模块化的方法,更易于维护和更新提示。 | 跨提示维护一致性可能具有挑战性。 |
后端灵活性 | 支持多个 LLM 后端(例如,OpenAI、llama.cpp、Transformers)。 | 需要手动调整,并且可能需要针对每个后端使用不同的提示策略。 |
总而言之,与传统方法相比,LMQL 提供了一种更强大、更模块化和更易于维护的 LLM 提示方法。
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