LMQL（Language Model Query Language）来自 ETH Zurich，是一种面向大语言模型的约束引导生成 DSL，核心思路是在生成时用声明式约束限定输出空间，使结果更可控、更接近结构化数据。
用途：构建类型安全、格式可校验的结构化 LLM 输出，如分类、抽取、JSON 生成、列表生成等。
主要能力：支持长度约束、选项约束（in 列表）、正则约束、数值范围、逻辑与或非；支持多变量组合；支持 temperature、max_tokens、beam 搜索等采样控制；可声明 JSON、列表等结构化输出模式；可与 Python 类型提示、Pydantic、异步调用结合。
使用方式：先安装。@lmql.query 装饰 Python 函数，在文档字符串内写 lmql 查询，用 [变量] 占位并在 where 中声明约束，函数返回映射结果。可设置 model、temperature、decoder、debug 等参数，并通过 lmql.model 配置 OpenAI、Anthropic 或本地模型端点。
适用场景：需要可控格式的输出、分类与意图识别、字段抽取、结构化生成、多步链式生成、批量并行分类。
限制：资料未提供完整的模型兼容性与版本要求细节；部分约束为示意写法，实际行为以官方运行环境为准。