Lmql

LMQL es una herramienta poderosa que facilita a los desarrolladores interactuar con grandes modelos de lenguaje usando lenguaje natural y Python.

Entonces, ¿qué es exactamente LMQL? Piénsalo como un lenguaje de consulta especial diseñado solo para grandes modelos de lenguaje (LLMs). Combina de manera inteligente la simplicidad de los mensajes en lenguaje natural con la flexibilidad y el poder de Python, haciendo que la comunicación con los LLMs sea mucho más fluida. Ya sea que busques recuperar información, agregar restricciones o depurar tus consultas, LMQL te tiene cubierto con su amplia gama de características.

Una de las cosas más geniales de LMQL es la variedad de mensajes listos que ofrece. ¿Necesitas una buena risa? Hay un mensaje para contar un chiste. ¿Quieres empacar para un viaje? Hay uno para generar una lista de empaque. Incluso puedes buscar en Wikipedia o tener una charla con un bot. Y si eres un programador de Python, te encantará cómo LMQL te permite controlar el proceso de generación con declaraciones de flujo de control de Python tradicionales, dándote más poder y precisión con tus mensajes.

Además, LMQL hace todo el trabajo pesado por ti al generar automáticamente los tokens necesarios y verificar la salida por corrección cada vez que no se cumplen las condiciones de validación. Esto significa que puedes concentrarte más en tus tareas sin quedarte atrapado en detalles técnicos.

Otra característica interesante es que puedes incluir cualquier código de Python en la cláusula del mensaje. Esto permite mensajes dinámicos y la capacidad de procesar texto sobre la marcha, haciendo que tus interacciones sean aún más versátiles. Con la función de Búsqueda de Haz Scriptada, LMQL trabaja para decodificar tanto el nombre del experto como la respuesta juntos, lo que ayuda a explorar múltiples respuestas posibles.

Por último, LMQL admite la función assert de Python, que es muy útil para verificar la precisión de la salida generada—perfecto para evaluar tus conjuntos de datos. En general, LMQL está diseñado para optimizar la forma en que los desarrolladores interactúan con los LLMs, facilitando y haciendo más eficiente el uso de mensajes en lenguaje natural junto con Python.