LMQL 开源项目教程
2024-09-16 17:17:08作者:温玫谨Lighthearted
项目介绍
LMQL(Language Model Query Language)是一个用于大型语言模型(LLMs)的编程语言,基于Python的超集。LMQL提供了一种新颖的方式,将传统的编程与调用LLMs的能力相结合。它不仅仅是一个模板语言,而是将LLM交互直接集成到程序代码的级别。LMQL支持多种高级功能,如多变量模板、条件分布、约束、数据类型和控制流,使得与LLMs的交互更加高效和强大。
项目快速启动
安装LMQL
首先,确保你已经安装了Python 3.10。然后,使用以下命令安装LMQL:
pip install lmql
启动LMQL Playground
安装完成后,你可以通过以下命令启动LMQL Playground IDE:
lmql playground
这将启动一个浏览器基于的Playground IDE,你可以在其中运行和测试LMQL程序。
示例代码
以下是一个简单的LMQL程序示例,用于生成一个问候语:
lmql
query def greet():
'''
"Greet LMQL:[GREETINGS]\n"
where stops_at(GREETINGS, " ") and not "\n" in GREETINGS
if "Hi there" in GREETINGS:
"Can you reformulate your greeting in the speech of victorian-era English: [VIC_GREETINGS]\n"
where stops_at(VIC_GREETINGS, " ")
'''
return GREETINGS, VIC_GREETINGS
应用案例和最佳实践
案例1:生成结构化数据
LMQL可以用于生成符合特定格式的结构化数据。例如,生成一个符合JSON格式的数据:
lmql
query def generate_json():
'''
"Generate a JSON object with the following structure: {\"name\": \"[NAME]\", \"age\": [AGE]}"
where len(NAME) < 50 and AGE in range(0, 100)
'''
return NAME, AGE
案例2:交互式聊天接口
LMQL可以用于构建交互式聊天接口,通过与LLMs的交互生成动态响应:
lmql
query def chat():
'''
"User: [USER_INPUT]\nAssistant: [ASSISTANT_RESPONSE]"
where len(USER_INPUT) < 200 and len(ASSISTANT_RESPONSE) < 200
'''
return USER_INPUT, ASSISTANT_RESPONSE
典型生态项目
1. LangChain
LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架,LMQL可以与LangChain集成,提供更强大的语言模型交互能力。
2. LlamaIndex
LlamaIndex是一个用于索引和查询大型语言模型的工具,LMQL可以用于构建复杂的查询和生成任务。
3. OpenAI API
LMQL支持与OpenAI API的集成,使得开发者可以直接在LMQL中使用OpenAI的强大模型。
通过以上内容,你可以快速上手LMQL,并了解其在实际应用中的潜力和生态系统。
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