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- 4 juin 2025
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LMQL
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Description
🚀 LMQL – Le langage SQL‑like pour programmer vos interactions avec les LLM
Qu’est-ce que LMQL ?
LMQL (Language Model Query Language) est un langage de programmation open‑source, conçu comme une extension de Python et inspiré par SQL, permettant de structurer interactivement les prompts envoyés aux LLM. Il a été développé par le SRI Lab de l’ETH Zurich pour offrir un moyen plus robuste, modulaire et contrôlé d’utiliser les grands modèles de langage.
Grâce à sa syntaxe déclarative et son système de contraintes, LMQL permet de définir des prompts complexes, des conditions sur les sorties, et d’optimiser les interactions par l’exécution conditionnée et le cache — tout cela directement depuis votre code Python.
Conclusion : LMQL révolutionne le prompt engineering en le transformant en véritable programmation, alliant efficacité, flexibilité et contrôle granularité sur le comportement des modèles de langue.
🎯 Pourquoi utiliser LMQL ?
✔ Programmation déclarative de prompts LLM avec contrôle total
✔ Syntaxe Python enrichie de concepts SQL (templates, variables, contraintes)
✔ Réduction de coûts grâce à contraintes sur la sortie (moins d’appels API)
✔ Contrôle fort du format et des valeurs générées
✔ Compatible avec OpenAI, Transformers, llama.cpp via un runtime optimisé
✔ Multi‑modèle, multi‑backends et exécution synchrone ou asynchrone
🤖 LMQL et l’intelligence artificielle
🔹 Variables typées et contraintes : définissez la forme de sortie attendue (entiers, longueurs, regex…)
🔹 Décodage avancé : beam search, top‑k, échantillonnage avec contrainte de masque
🔹 Runtime optimisé : exécution conditionnelle, cache, parallélisation asynchrone
🔹 Contrôle du format de sortie : arrêt précis, structure JSON, distribution de probabilités
🔹 Interopérabilité : prise en charge de plusieurs backends et intégration facile à votre stack
💰 Tarifs
LMQL est 100 % open‑source (licence Apache 2.0). L’utilisation est gratuite.
Les coûts éventuels sont ceux des appels aux API LLM (OpenAI, Azure, etc.), ou des ressources serveurs GPU/hébergement si utilisés en local.
Plus d'informations
Type de tarification
Freemium
Fonctionnalités
🚀 Fonctionnalités principales de LMQL
🔹 Programmation de prompts structurés – templates, types, contraintes
🔹 Décodage contrôlé – sélection par beam, échantillonnage, masquage
🔹 Runtime optimisé – cache, exécution conditionnelle, parallélisme
🔹 Variables typées – int, string, format contraint, stop tokens
🔹 Multi‑backend – supporte OpenAI, Transformers, llama.cpp
🔹 Streaming & distribution – contrôle du flux et des probabilités token
🔹 Interopérabilité – compatible avec LangChain, Hugging Face, etc.
🔹 Playground intégré – interface web pour tester facilement les requêtes
👉 LMQL transforme l’utilisation des LLM en une expérience programmable, efficace et maîtrisée — parfaite pour les développeurs cherchant contrôle, modularité et économies sur les appels API.
FAQ
FAQ
FAQ – Tout savoir sur LMQL
🔹 Faut-il maîtriser SQL ou Python ?
Non, LMQL fait le lien entre les deux : la syntaxe est proche de Python, enrichie de SQL‑like pour gérer les templates et contraintes.
🔹 Peut-on limiter précisément la sortie des LLM ?
Oui, via des clauses where, types, longueur, regex et tokens de fin.
🔹 LMQL réduit-il la consommation d’API ?
Oui, grâce à ses contraintes et son exécution optimisée, les appels inutiles sont largement réduits.
🔹 Sur quels backends fonctionne‑t‑il ?
OpenAI, Azure, Hugging Face Transformers, llama.cpp… avec liberté de changement d’un back‑end à l’autre.
🔹 Est‑il adapté pour la production ?
Oui, LMQL intègre cache, parallélisme, gestion d’erreurs et convient au prototypage et à la production.
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