LMQL
LMQL je programovací jazyk pro interakci s velkými jazykovými modely (LLM), který umožňuje psát dotazy kombinující přirozený jazyk s typy, šablonami a omezeními.
O nástroji
LMQL (Language Model Query Language) je programovací jazyk navržený pro strukturované a robustní dotazování velkých jazykových modelů. Umožňuje definovat prompty jako funkce v Pythonu, přičemž výstupy lze omezovat pomocí typů (např. `int`), délkových limitů nebo stop podmínek – výsledky jsou pak přímo přístupné jako proměnné v kódu. Jazyk podporuje vnořené dotazy (nested queries), které přinášejí procedurální programování do světa promptingu: jednotlivé části promptů lze modularizovat a znovu používat. LMQL funguje napříč různými backendy – podporuje OpenAI API, Hugging Face Transformers i lokální inference přes llama.cpp. Nástroj vznikl v SRI Lab na ETH Zurich a je vyvíjen jako open-source projekt s komunitními příspěvky. Je určen vývojářům a výzkumníkům, kteří potřebují spolehlivé, opakovatelné a programově kontrolovatelné výstupy z LLM.
Klíčové vlastnosti
- Definování LLM promptů jako Python funkcí s přímým přístupem k výsledkům
- Omezování výstupů pomocí typů (int, string), délkových limitů a stop podmínek
- Podpora vnořených dotazů pro modularizaci a znovupoužití prompt komponent
- Kompatibilita s backendy OpenAI, Hugging Face Transformers a llama.cpp
- Interaktivní Playground pro testování dotazů přímo v prohlížeči
- Optimalizující runtime pro efektivní generování výstupů
Časté dotazy
Co je LMQL a k čemu slouží?
LMQL je programovací jazyk pro interakci s LLM, který kombinuje přirozený jazyk s programovými konstrukty – typy, šablonami a omezeními. Hodí se všude tam, kde potřebujete garantovaný formát výstupu, opakovaně použitelné prompt komponenty nebo přímou integraci výsledků LLM do Python kódu.
S jakými modely a backendy LMQL funguje?
LMQL podporuje tři hlavní backendy: OpenAI API (např. GPT modely), Hugging Face Transformers (lokální i cloudové modely) a llama.cpp pro lokální inferenci. Dotazy lze psát jednotně bez ohledu na zvolený backend.
Jak LMQL zajišťuje strukturovaný výstup z LLM?
Výstupní proměnné lze typovat (např. `[NUM: int]`), omezovat délkou (`len(ANSWER) < 120`) nebo stop podmínkami (`STOPS_AT(ANSWER, '.')`). Runtime tyto podmínky vynucuje během generování, takže výsledek odpovídá zadaným omezením.
Co jsou vnořené dotazy (nested queries) v LMQL?
Vnořené dotazy umožňují rozdělit složitý prompt na menší, znovupoužitelné funkce – podobně jako procedurální programování. Každá část může mít vlastní lokální instrukce (in-context bloky), které se aplikují jen na daný poddotaz, a výsledky se skládají dohromady.
Funguje LMQL v češtině?
Ne, rozhraní i dokumentace jsou v angličtině. Samotné prompty a výstupy však mohou být v libovolném jazyce podporovaném zvoleným LLM backendem – záleží na schopnostech konkrétního modelu.
Kde LMQL vzniklo a je open-source?
LMQL vzniklo v SRI Lab na ETH Zurich a je vyvíjeno jako open-source projekt s příspěvky komunity. Na webu je dostupné GitHub repozitáře a výzva k účasti na developer survey pro formování další verze.
Kategorie
Štítky
Sociální sítě
AI novinky do e-mailu
Každý pátek 3 vybrané AI nástroje, prompt týdne a to nejdůležitější ze světa AI — přehledně, česky a bez balastu.
Jeden z nejstarších pravidelných českých AI newsletterů.
Přidejte se k …+ čtenářům
Podobné nástroje
Hledáte alternativu k LMQL? Tady je 6 podobných nástrojů z kategorie Asistent kódování.
Codeium
FreemiumSpravuje flotily lokálních i cloudových AI agentů přímo z editoru.
Replit
FreemiumReplit je cloudové vývojové prostředí, které umožňuje psát, spouštět a nasazovat aplikace a weby…
BlackBox AI
FreemiumBlackBox AI je vývojářská platforma, která poskytuje inference API, CLI nástroj, cloudové agenty…
Safurai
FreemiumSafurai je AI asistent pro vývojáře ve formě IDE rozšíření, který pomáhá psát, debugovat, refakt…
CodeGeeX
ZdarmaCodeGeeX je AI asistent pro programování, který na základě textového dotazu generuje spustitelný…
SourceAI
PlacenéAkinciborg je služba etického hackingu a penetračního testování webových aplikací, API a cloudov…