Lmql

LMQL est un outil puissant qui facilite l'interaction des développeurs avec de grands modèles de langage en utilisant le langage naturel et Python.

Alors, qu'est-ce que LMQL exactement ? Pensez-y comme à un langage de requête spécial conçu uniquement pour les grands modèles de langage (LLMs). Il fusionne habilement la simplicité des invites en langage naturel avec la flexibilité et la puissance de Python, rendant la communication avec les LLMs beaucoup plus fluide. Que vous cherchiez à récupérer des informations, à ajouter des contraintes ou à déboguer vos requêtes, LMQL a tout ce qu'il vous faut avec sa large gamme de fonctionnalités.

L'une des choses les plus intéressantes à propos de LMQL est la variété d'invites prêtes à l'emploi qu'il propose. Besoin d'un bon rire ? Il y a une invite pour raconter une blague. Vous voulez préparer un voyage ? Il y en a une pour générer une liste de colisage. Vous pouvez même rechercher sur Wikipedia ou discuter avec un bot. Et si vous êtes un programmeur Python, vous allez adorer comment LMQL vous permet de contrôler le processus de génération avec des instructions de flux de contrôle Python traditionnelles, vous donnant plus de puissance et de précision avec vos invites.

De plus, LMQL fait tout le travail lourd pour vous en générant automatiquement les jetons nécessaires et en vérifiant la sortie pour la justesse chaque fois que les conditions de validation ne sont pas remplies. Cela signifie que vous pouvez vous concentrer davantage sur vos tâches sans être alourdi par des détails techniques.

Une autre fonctionnalité intéressante est que vous pouvez inclure n'importe quel code Python dans la clause d'invite. Cela permet des invites dynamiques et la capacité de traiter du texte à la volée, rendant vos interactions encore plus polyvalentes. Avec la fonctionnalité Scripted Beam Search, LMQL travaille à décoder à la fois le nom de l'expert et la réponse ensemble, ce qui aide à explorer plusieurs réponses possibles.

Enfin, LMQL prend en charge la fonction assert de Python, qui est très pratique pour vérifier l'exactitude de la sortie générée—parfait pour évaluer vos ensembles de données. Dans l'ensemble, LMQL est conçu pour rationaliser la manière dont les développeurs interagissent avec les LLMs, rendant l'utilisation des invites en langage naturel aux côtés de Python plus facile et plus efficace.