LMQL简介：SQL和大语言模型之间的桥梁
- Lisa Kudrow原创
- 2025-03-08 10:54:14838浏览
> SQL是数据库管理的基石，可实现有效的数据存储，检索和操纵。 它的广泛采用源于其在处理大量数据集中的简单性和有效性。但是，不断发展的数据格局引入了新的挑战。
人工智能和大语言模型（LLM）的兴起提供了强大的工具，但是与它们进行互动可能很麻烦。 这是lmql进入的地方。
LMQL由SRI实验室开发，LMQL充当开发人员和LLM之间的桥梁。 它将SQL的结构化查询能力带入了语言模型的世界，简化了互动并提高效率。此教程封面：
什么是lmql？
- 为什么使用lmql？
- >设置LMQL
- 实用的LMQL应用
- lmql限制
- 最佳实践
- 什么是lmql？
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>重要的是，LMQL扩展了Python，添加了新功能并扩大了其功能。 这使开发人员可以制作自然语言提示结合文本和代码，从而提高查询灵活性和表现力。 正如其创建者所说的那样，LMQL无缝将LLM交互作用整合到程序代码中，超越了传统的模板。 它是在研究论文中引入的，“提示是编程：用于大语模型的查询语言”，作为“语言模型提示”（LMP）的解决方案。llms excel在问题回答和代码生成等任务上，基于输入概率生成逻辑序列。 LMP通过使用语言说明或示例来触发任务来利用此功能。 高级技术甚至允许用户，模型和外部工具之间进行交互。
挑战在于为特定任务实现最佳性能或量身定制LLM，通常需要复杂的，特定于任务的程序，这些程序仍可能取决于临时交互。 LMQL通过提供文本提示和脚本的直观混合来解决此问题，从而使用户能够在LLM输出上定义约束。为什么使用lmql？
>虽然可以从概念上提示现代LLM，从而最大程度地发挥其潜力并适应新模型，需要深入了解其内部工作和供应商特定的工具。 由于令牌化，诸如将输出限制为特定单词或短语的任务可能很复杂。 此外，使用LLM，无论是在本地还是通过API，由于其尺寸而昂贵。LMQL减轻这些问题。它通过利用预定义的行为和搜索约束来减少LLM调用。 它还简化了提示技术，通常涉及用户和模型或专用接口之间的迭代通信。 LMQL的约束功能对于生产环境至关重要，可确保可预测且可加工的产出。 例如，在情感分析中，LMQL可确保像“正”，“负”或“中性”之类的一致输出，而不是更多的冗长，不容易解析的响应。 人类可读的约束取代了直接与模型令牌一起使用的需求。
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>设置LMQLLMQL可以在本地安装，也可以通过其在线游乐场IDE访问。对于使用Transformers或Llama.cpp。
>安装和环境设置本地安装很简单：
用于使用pytorch＆gt; = 1.11：
pip install lmql建议使用虚拟环境。
>
存在运行LMQL程序的三种方法：pip install lmql[hf]
>
>游乐场：
- > https://www.php.cn/link/4a914e5c38172ae9b61780ffbd0b2f90
- 访问。
在
> python集成：
lmql playgroundimportand使用或> decorator。 。
-
在操场或命令行中使用本地变压器模型时，使用>。
lmql run启动LMQL推理API.lmql理解LMQL语法 - lmql程序有五个关键部分：
lmqllmql.run查询：@lmql.query用户和LLM之间的主要通信方法。 用于生成的文本，
>
lmql serve-model
- >分布：定义输出格式和结构。
[varname]> LMQL限制和社区支持{varname}LMQL的相对新颖性导致了一个小社区和不那么全面的文档。 OpenAI API的限制还限制了某些模型（例如ChatGpt）的全面利用。 但是，正在进行的发展有望得到改进。
结论
LMQL提供了一种与LLMS交互的功能强大的SQL风格的方法。它的Python集成和约束功能使其成为各种应用程序的宝贵工具。 要进一步学习，请探索有关LlamainDex的资源，CHATGPT替代方案，LLM与Pytorch，Langchain和Cohere Api的培训。以上是LMQL简介：SQL和大语言模型之间的桥梁的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
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