APPL: A Prompt Programming Language for Harmonious Integration of Programs and Large Language Model Prompts

📄 arXiv: 2406.13161v1 📥 PDF

作者: Honghua Dong, Qidong Su, Yubo Gao, Zhaoyu Li, Yangjun Ruan, Gennady Pekhimenko, Chris J. Maddison, Xujie Si

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.PL

发布日期: 2024-06-19

💡 一句话要点

APPL：一种提示编程语言，用于程序与大语言模型提示的和谐集成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示编程 大语言模型 程序集成 并行计算 异步编程 Python 工具使用 思维链

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂任务时，涉及大语言模型的工作流程复杂，难以维护和实现。
  2. APPL通过提示编程语言，在程序和LLM之间建立桥梁，实现提示与Python函数的无缝嵌入。
  3. 实验表明，APPL程序在思维链、ReAct代理和多代理聊天等场景中直观、简洁且高效，并能有效并行化LLM调用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在精心设计的提示和外部工具的集成下，处理各种任务的能力日益增强。然而，随着任务复杂性的增加，涉及LLMs的工作流程变得复杂，从而难以实现和维护。为了应对这一挑战，我们提出了APPL，一种提示编程语言，它充当计算机程序和LLMs之间的桥梁，允许将提示无缝嵌入到Python函数中，反之亦然。APPL提供了一种直观且原生的Python语法，一个具有异步语义的高效并行化运行时，以及一个支持有效故障诊断和重放而无需额外成本的跟踪模块。我们通过三个代表性场景证明了APPL程序的直观、简洁和高效：具有自洽性的思维链（CoT-SC）、ReAct工具使用代理和多代理聊天。在三个可并行化工作流程上的实验进一步表明，APPL可以有效地并行化独立的LLM调用，其加速比几乎与估计值相匹配。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在集成大型语言模型（LLMs）到复杂任务的工作流程中，面临着实现和维护上的困难。随着任务复杂度的提升，需要精细设计的提示和外部工具的配合，导致工作流程变得繁琐，缺乏统一的编程模型，难以进行调试和优化。

核心思路：APPL的核心思路是创建一个专门的提示编程语言，它能够无缝地将LLM提示嵌入到传统的编程语言（如Python）中，反之亦然。通过这种方式，APPL旨在简化涉及LLM的复杂工作流程，提供更直观、简洁和可维护的编程体验。这种设计允许开发者像编写普通程序一样编写包含LLM交互的程序。

技术框架：APPL的技术框架主要包含三个核心组件：1) 一种Python-native的语法，允许开发者直接在Python代码中嵌入提示；2) 一个高效的并行化运行时，利用异步语义来加速LLM调用；3) 一个跟踪模块，用于故障诊断和程序重放。整体流程是，开发者使用APPL语法编写程序，运行时环境负责解析和执行这些程序，并利用并行化和跟踪功能来提高效率和可调试性。

关键创新：APPL的关键创新在于它提供了一种统一的编程模型，将LLM提示和传统程序代码融合在一起。与现有方法相比，APPL不需要开发者手动管理提示的格式和LLM的调用，而是通过语言本身来处理这些细节。此外，APPL的并行化运行时和跟踪模块也为LLM应用的开发和调试提供了重要的支持。

关键设计：APPL的关键设计包括：1) 提示嵌入语法：允许开发者使用特殊的语法结构（具体语法细节未知）在Python代码中嵌入提示；2) 异步执行模型：利用Python的异步编程特性（如async/await）来实现LLM调用的并行化；3) 跟踪模块：记录程序的执行过程，包括LLM的输入和输出，以便进行故障诊断和程序重放。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节未知，因为APPL主要关注的是编程语言层面的抽象和集成。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，APPL在思维链（CoT-SC）、ReAct工具使用代理和多代理聊天等场景中表现出色，证明了其程序的直观、简洁和高效。在可并行化的工作流程中，APPL能够有效地并行化独立的LLM调用，加速比几乎与理论估计值相匹配，表明其并行化运行时的高效性。

🎯 应用场景

APPL可应用于各种需要集成大型语言模型的场景，例如自动化内容生成、智能对话系统、知识图谱构建、以及各种需要利用LLM进行推理和决策的任务。它简化了LLM应用的开发流程，降低了开发门槛，并提高了LLM应用的效率和可维护性，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become increasingly capable of handling diverse tasks with the aid of well-crafted prompts and integration of external tools, but as task complexity rises, the workflow involving LLMs can be complicated and thus challenging to implement and maintain. To address this challenge, we propose APPL, A Prompt Programming Language that acts as a bridge between computer programs and LLMs, allowing seamless embedding of prompts into Python functions, and vice versa. APPL provides an intuitive and Python-native syntax, an efficient parallelized runtime with asynchronous semantics, and a tracing module supporting effective failure diagnosis and replaying without extra costs. We demonstrate that APPL programs are intuitive, concise, and efficient through three representative scenarios: Chain-of-Thought with self-consistency (CoT-SC), ReAct tool use agent, and multi-agent chat. Experiments on three parallelizable workflows further show that APPL can effectively parallelize independent LLM calls, with a significant speedup ratio that almost matches the estimation.