LMQL: ภาษาโปรแกรมสำหรับการโต้ตอบกับ LLM

LMQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อการโต้ตอบกับ Large Language Models (LLMs) ด้วยความแข็งแรงและโมดูลาร์ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานการเติมข้อความที่มีประสิทธิภาพและควบคุมได้ดีขึ้น ด้วยการใช้งานประเภทข้อมูล แม่แบบ ข้อจำกัด และระบบปฏิบัติการที่ช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

คุณสมบัติหลัก

• การใช้งานประเภทข้อมูล: รับประกันรูปแบบการส่งออกที่ถูกต้อง
• แม่แบบ: ช่วยในการสร้างข้อความที่มีโครงสร้าง
• ข้อจำกัด: ควบคุมการสร้างข้อความให้อยู่ในขอบเขตที่กำหนด
• ระบบปฏิบัติการที่ปรับปรุงประสิทธิภาพ: ช่วยในการปรับปรุงการทำงานของ LLM

การใช้งาน

LMQL สามารถใช้งานได้ทั้งในรูปแบบของฟังก์ชันและโค้ด Python ทำให้สามารถรวมเข้ากับโปรแกรม Python ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ LMQL ยังรองรับการใช้งานกับหลายๆ แบ็กเอนด์ของ LLM โดยสามารถเปลี่ยนแปลงได้ด้วยโค้ดบรรทัดเดียว

ตัวอย่างการใช้งาน

@lmql.query
def meaning_of_life():
    '''lmql
    # top-level strings are prompts
    "Q: What is the answer to life, the universe and everything?"
    # generation via (constrained) variables
    "A: [ANSWER]" where len(ANSWER) < 120 and STOPS_AT(ANSWER, ".")
    # results are directly accessible
    print("LLM returned", ANSWER)
    # use typed variables for guaranteed output format
    "The answer is [NUM: int]"
    # query programs are just functions
    return NUM
    '''
# so from Python, you can just do this
meaning_of_life() # 42

บทสรุป

LMQL เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการโต้ตอบกับ LLM ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมและปรับปรุงการทำงานของ LLM ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยความสามารถในการใช้งานประเภทข้อมูล แม่แบบ และข้อจำกัด ทำให้ LMQL เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ LLM