LMQL 特性
LMQL 是一种专门为大型语言模型(LLMs)设计的查询语言,将自然语言提示与 Python 的表现力相结合。它提供约束、调试、检索和控制流等功能,以促进与 LLM 的交互。
主要特点:
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约束:指定生成的输出满足特定条件的条件。
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调试:分析和了解LLMs如何生成输出,帮助微调和错误识别。
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检索:访问常见任务的预构建提示,提供方便的起点。
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控制流:使用 Python 控制流语句可以更好地控制生成过程。
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自动生成令牌和验证:自动生成所需的令牌,并根据提供的约束验证生成的序列。
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支持任意 Python 代码:包括使用 Python 代码的动态提示和文本处理。
使用案例:
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自然语言生成:LMQL 使用户能够通过细粒度控制和约束从LLMs生成自然语言响应。
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自定义对话代理:用户可以利用 LMQL 的控制流和约束功能,与LLMs创建类似聊天机器人的交互。
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任务自动化:LMQL 可用于自动执行特定任务,例如生成装箱单、汇总文本或从在线资源执行简单的数据检索。
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高级文本处理: LMQL 中对任意 Python 代码的支持允许用户在提示符下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 LLMs 的交互,提供一系列提供控制、灵活性和自定义的功能。
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