LMQL

LMQL 是面向大语言模型的查询语言，可以把提示词、约束条件和控制流程写成代码，而不仅仅是堆砌自然语言文字。相比单纯“调 prompt”，LMQL 提供了结构化语法、可复用模块和可编程控制能力，让复杂 LLM 应用更易维护、更可预测，也更便于调试和测试。

LMQL 采用后端无关的设计，通常可以对接 OpenAI 等主流大模型服务，也可以扩展到其他兼容的模型后端，具体取决于当前项目支持的连接器和 API。开发者只需配置模型端点和密钥，即可在同一套 LMQL 查询脚本上切换或组合不同模型。

LMQL 确实有一套精简的查询语法，但对开发者来说上手成本不高，并且与 Python 紧密集成。你可以在现有 Python 项目中逐步引入 LMQL 查询，把主要业务逻辑继续写在熟悉的语言里，只用 LMQL 描述与大模型相关的部分。

LMQL 作为查询层本身不按 token 收费，主要成本来自所使用的大模型服务商，具体价格以各家平台公布为准。关于 LMQL 的授权方式及可能的增值服务，请以官网和官方文档中的最新说明为准。

LMQL 无法从根本上消除幻觉，但通过约束和校验机制，可以限定输出格式、检查中间结果并对不符合规则的回复进行拒绝或重试，相比纯提示词方式能显著提升结果的一致性和可靠性。