用于大型模型的自然语言查询.
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LMQL 特性 LMQL 是一种专门为大型语言模型设计的查询语言 (LLMs), 将自然语言提示与 Python 的表达能力相结合. 它提供了如约束条件等特性, 调试, 检索, 以及控制流程以便于与 LLM 交互. 主要特点: 约束条件: 指定生成输出需满足的特定条件. 调试: 分析并理解 LLM 如何生成输出, 有助于微调和错误识别. 检索: 访问常见任务的预构建提示, 提供便捷的起点. 控制流程: 使用 Python 控制流程语句以更好地控制生成过程. 自动令牌生成与验证: 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: 使用Python代码包含动态提示和文本处理. 使用案例: 自然语言生成: LMQL使用户能够从大型语言模型生成自然语言响应，并进行细粒度控制和约束. 定制化对话代理: 用户可以利用LMQL的控制流和约束功能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，例如生成打包清单, 总结文本, 或从在线来源执行简单的数据检索. 高级文本处理: LMQL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，旨在增强与大型语言模型的互动, 提供一系列功能以实现控制, 灵活性, 和定制.