LMQL

LMQL是一种专为大型语言模型交互设计的编程语言，提供模块化查询、类型安全、约束控制等功能，实现高效、可控的 LLM 应用开发。

LMQL 是什么？

LMQL（Language Model Query Language）是一种专门为大型语言模型（LLM）交互设计的查询语言，官网地址为https://lmql.ai/。该语言由 ETH Zurich 的 SRI 实验室及其贡献者共同开发，旨在简化和优化与大型语言模型的交互过程。LMQL 结合了自然语言提示的直观性和 Python 编程语言的表现力，为开发者提供了一种强大而灵活的方式来构建、管理和优化 LLM 查询。LMQL 属于 AI 编程工具和开发框架类别，其技术栈包括自然语言处理、程序语言设计、约束求解、Python 集成等，关键词涵盖语言模型查询、提示工程、AI 编程、类型安全、约束控制等。

LMQL 主要功能

模块化查询系统

LMQL 支持嵌套查询和模块化设计，允许开发者将复杂的提示工程任务分解为可重用的组件。通过定义可组合的查询模块，开发者可以构建复杂的 LLM 交互逻辑，同时保持代码的可维护性和可扩展性。这种模块化方法使得提示组件可以在不同项目间共享和重用，显著提高开发效率。

类型安全保障

通过引入类型变量和类型检查机制，LMQL 确保 LLM 输出的格式和结构符合预期要求。开发者可以定义输出的类型约束，系统会在运行时自动验证生成的内容是否符合指定的类型规范，有效减少运行时错误和数据格式问题，提高应用的可靠性。

约束条件控制

提供强大的约束系统，允许开发者为生成的内容设置精确的约束条件。包括字符长度限制、关键词包含/排除、格式要求、停止符号设置等多种约束类型。约束系统使用高效的求解算法，确保在满足所有约束条件的前提下生成最优的 LLM 响应。

Python 无缝集成

LMQL 与 Python 编程环境实现深度集成，开发者可以直接在 Python 代码中调用 LMQL 函数，使用 Python 的控制流语句来管理 LLM 交互过程。支持任意 Python 代码的嵌入，包括变量计算、条件判断、循环控制、函数调用等，为复杂的 AI 应用开发提供完整的编程能力。

跨后端兼容性

LMQL 代码可以在多个 LLM 后端之间轻松切换，无需修改核心逻辑。支持 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude、Google Gemini 等主流 LLM API，以及本地部署的开源模型。这种跨平台兼容性使得应用可以根据性能、成本或隐私需求灵活选择最适合的 LLM 服务。

调试与分析工具

提供全面的调试和分析功能，帮助开发者理解 LLM 如何生成输出，识别潜在问题和优化机会。包括提示链跟踪、token 使用分析、响应时间统计、错误诊断等功能，支持开发过程的透明化和可调试性。

如何使用 LMQL？

步骤一：环境安装与配置

LMQL 支持多种安装方式，推荐使用 pip 进行安装：


pip install lmql

安装完成后，配置 LLM API 密钥：


import lmql
lmql.set_api_key("your-openai-api-key")

对于本地开发，可以设置环境变量：


export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

步骤二：基础查询语法

LMQL 使用类似 SQL 的语法结构，基本查询格式如下：


import lmql

@lmql.query
def greet_user(name: str):
    '''
    argmax
        "Hello {name}, welcome to LMQL!"
    from
        "gpt-3.5-turbo"
    '''

result = greet_user("Alice")
print(result)

步骤三：类型安全与约束

使用类型约束确保输出格式：


@lmql.query
def get_weather_forecast(city: str) -> str:
    '''
    argmax
        "The weather in {city} is [WEATHER] with temperature [TEMP]°C"
    from
        "gpt-3.5-turbo"
    where
        WEATHER in ["sunny", "cloudy", "rainy", "snowy"] and
        TEMP matches r"^-?\d+$"
    '''

weather = get_weather_forecast("Beijing")

步骤四：复杂控制流

结合 Python 控制流实现复杂逻辑：


@lmql.query
async def analyze_sentiment(texts: list):
    results = []
    for text in texts:
        sentiment = await lmql.generate(
            f"Analyze the sentiment of: {text}",
            max_tokens=50,
            temperature=0.3
        )
        results.append(sentiment)
    return results

步骤五：约束求解示例

实现带约束的内容生成：


@lmql.query
def generate_story(theme: str, max_words: int) -> str:
    '''
    argmax
        "Once upon a time, [STORY]"
    from
        "gpt-3.5-turbo"
    where
        len(STORY.split()) <= max_words and
        theme.lower() in STORY.lower()
    '''

story = generate_story("adventure", 100)

步骤六：调试与优化

使用调试功能分析查询性能：


# 启用详细日志
lmql.set_verbose(True)

# 分析token使用情况
@lmql.query
def debug_query():
    '''
    argmax
        "Explain quantum computing in simple terms"
    from
        "gpt-3.5-turbo"
    '''

result = debug_query()
print(f"Tokens used: {result.tokens}")