#moon_outlines

面向 LLM 结构化输出的约束解码核心库 —— outlines 核心思路的 MoonBit 移植。

#为什么需要它

#当前状态（M1，详见 ROADMAP.md）

• 正则子集解析：字面量、.、字符类 [a-z]/[^a-z]、\d \D \w \W \s \S、 分组 ()、分支 |、量词 * + ? {m} {m,} {m,n}
• Thompson NFA 构造与全串匹配（全匹配语义，专为生成场景设计）
• DFA 确定化与最小化、NFA 状态枚举（测试数据生成）
• EBNF (Lark 语法) -> 下推自动机
• JSON Schema 子集 -> 正则/文法降级
• token mask 引擎（tokenizer.json 词表 × 自动机状态）
• GBNF 文法导出（对接 llama.cpp）

#使用

// moon add outlineuser/moon_outlines（发布后）
let machine = @regex.compile("\"(yes|no)\"")
match machine {
  Ok(m) => {
    println(m.accepts("\"yes\"")) // true
    println(m.accepts("\"maybe\"")) // false
  }
  Err(msg) => println("compile error: " + msg)
}

#开发

moon check        # 类型检查
moon test         # 运行测试
moon fmt          # 格式化
moon run cmd/main # 演示 CLI

#结构

regex/      正则子集解析（AST + 递归下降）+ Thompson NFA + 全串匹配
cmd/main/   演示 CLI

#上游与许可证

• 本项目移植 dottxt-ai/outlines （Apache-2.0）的核心思路，不包含其代码；参考实现还包括 mlc-ai/xgrammar（Apache-2.0）。
• 本项目采用 Apache-2.0 许可证（见 LICENSE）。

#路线图