LMQL簡介：SQL和大語言模型之間的橋樑
- Lisa Kudrow原創
- 2025-03-08 10:54:14837瀏覽
> SQL是數據庫管理的基石，可實現有效的數據存儲，檢索和操縱。 它的廣泛採用源於其在處理大量數據集中的簡單性和有效性。但是，不斷發展的數據格局引入了新的挑戰。
人工智能和大語言模型（LLM）的興起提供了強大的工具，但是與它們進行互動可能很麻煩。 這是lmql進入的地方。
LMQL由SRI實驗室開發，LMQL充當開發人員和LLM之間的橋樑。 它將SQL的結構化查詢能力帶入了語言模型的世界，簡化了互動並提高效率。此教程封面：
什麼是lmql？
- 為什麼使用lmql？
- >設置LMQL
- 實用的LMQL應用
- lmql限制
- 最佳實踐
- 什麼是lmql？
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>重要的是，LMQL擴展了Python，添加了新功能並擴大了其功能。 這使開發人員可以製作自然語言提示結合文本和代碼，從而提高查詢靈活性和表現力。 正如其創建者所說的那樣，LMQL無縫將LLM交互作用整合到程序代碼中，超越了傳統的模板。 它是在研究論文中引入的，“提示是編程：用於大語模型的查詢語言”，作為“語言模型提示”（LMP）的解決方案。llms excel在問題回答和代碼生成等任務上，基於輸入概率生成邏輯序列。 LMP通過使用語言說明或示例來觸發任務來利用此功能。 高級技術甚至允許用戶，模型和外部工具之間進行交互。
挑戰在於為特定任務實現最佳性能或量身定制LLM，通常需要復雜的，特定於任務的程序，這些程序仍可能取決於臨時交互。 LMQL通過提供文本提示和腳本的直觀混合來解決此問題，從而使用戶能夠在LLM輸出上定義約束。為什麼使用lmql？
>雖然可以從概念上提示現代LLM，從而最大程度地發揮其潛力並適應新模型，需要深入了解其內部工作和供應商特定的工具。 由於令牌化，諸如將輸出限制為特定單詞或短語的任務可能很複雜。 此外，使用LLM，無論是在本地還是通過API，由於其尺寸而昂貴。LMQL減輕這些問題。它通過利用預定義的行為和搜索約束來減少LLM調用。 它還簡化了提示技術，通常涉及用戶和模型或專用接口之間的迭代通信。 LMQL的約束功能對於生產環境至關重要，可確保可預測且可加工的產出。 例如，在情感分析中，LMQL可確保像“正”，“負”或“中性”之類的一致輸出，而不是更多的冗長，不容易解析的響應。 人類可讀的約束取代了直接與模型令牌一起使用的需求。
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>設置LMQLLMQL可以在本地安裝，也可以通過其在線遊樂場IDE訪問。對於使用Transformers或Llama.cpp。
>安裝和環境設置本地安裝很簡單：
用於使用pytorch＆gt; = 1.11：
pip install lmql建議使用虛擬環境。
>
存在運行LMQL程序的三種方法：pip install lmql[hf]
>
>遊樂場：
- > https://www.php.cn/link/4a914e5c38172ae9b61780ffbd0b2f90
- 訪問。
在
> python集成：
lmql playgroundimportand使用或> decorator。 。
-
在操場或命令行中使用本地變壓器模型時，使用>。
lmql run啟動LMQL推理API.lmql理解LMQL語法 - lmql程序有五個關鍵部分：
lmqllmql.run查詢：@lmql.query用戶和LLM之間的主要通信方法。 用於生成的文本，
>
lmql serve-model
- >分佈：定義輸出格式和結構。
[varname]> LMQL限制和社區支持{varname}LMQL的相對新穎性導致了一個小社區和不那麼全面的文檔。 OpenAI API的限制還限制了某些模型（例如ChatGpt）的全面利用。 但是，正在進行的發展有望得到改進。
結論
LMQL提供了一種與LLMS交互的功能強大的SQL風格的方法。它的Python集成和約束功能使其成為各種應用程序的寶貴工具。 要進一步學習，請探索有關LlamainDex的資源，CHATGPT替代方案，LLM與Pytorch，Langchain和Cohere Api的培訓。以上是LMQL簡介：SQL和大語言模型之間的橋樑的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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陳述：
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