用于大型模型的自然语言查询.
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LMQL Features LMQL is a query language specifically designed for large language models (LLMs), combining natural language prompts with the expressiveness of Python. It provides features such as constraints, debugging, retrieval, and control flow to facilitate interaction with LLMs. 主要特点: Constraints: Specify conditions for the generated output to meet specific criteria. Debugging: Analyze and understand how the LLM generates the output, helping in fine-tuning and error identification. Retrieval: Access pre-built prompts for common tasks, providing a convenient starting point. Control Flow: Use Python control flow statements to have more control over the generation process. Automatic Token Generation and Validation: 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.