大模型 活跃维护

haystack

deepset-ai/haystack

用于构建上下文工程、生产就绪LLM应用程序的开源AI编排框架。设计模块化管道和代理工作流程,明确控制检索、路由、内存和生成。专为可扩展代理、RAG、多模式应用、语义搜索和对话系统而构建。

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Stars 标星
3134
Forks 分支
165
Watchers 关注
140
Open Issues
Python
主要语言
Apache-2.0
开源协议
304.0 MB
仓库大小
20 小时前
最后推送
一键安装扩展 / 插件指令
dsh plugin --profile web add github:deepset-ai/haystack
git clone https://github.com/deepset-ai/haystack.git
git clone git@github.com:deepset-ai/haystack.git
README.md main

持续集成/持续交付
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🎉🎊✨   Haystack 3.0 已发布!   ✨🎊🎉

这里阅读公告!

🥳 🎈 🎆 🪅 🎇 🍾 🥂 🎁 🌈

Haystack 是一个开源的 AI 编排框架,用于在 Python 中构建可投入生产的 LLM 应用。

设计模块化管道和代理工作流程,并对检索、路由、记忆和生成进行明确控制。构建可扩展的 RAG 系统、多模态应用、语义搜索、问答系统和自主代理,所有这些都在一个透明的架构中,让您可以进行实验、深度定制并自信部署。

安装

获取 Haystack 的最简单方法是通过 pip:

pip install haystack-ai

安装夜间预发布版本以尝试最新功能:

pip install --pre haystack-ai

Haystack 支持多种安装方式,包括 Docker 镜像。有关详细指南,请参阅 文档

文档

如果你是这个项目的新手,请查看 "Haystack 是什么?",然后浏览 "入门指南",并在几分钟内构建你的第一个 LLM 应用程序。继续通过 教程 学习。对于更高级的使用场景,或者仅仅是为了获取一些灵感,你可以在 Cookbook 中浏览我们的 Haystack 配方。

在任何时候,点击 文档 以了解更多关于 Haystack 的信息,它能为你做什么,以及背后的技术。

功能

为生产环境构建的智能代理 通过生命周期钩子(before_llmbefore_toolon_exit 等)扩展代理行为以实现安全控制和自定义逻辑,并开箱即用地跟踪 step_counttoken_usage 和工具调用,用于监控和成本控制。通过 Agent Pack 现成代理快速上手(例如,一个深度研究代理,或一个高级 RAG 代理),或者通过 SkillToolset 给你的代理渐进式技能发现,使技能描述仅在需要时进入上下文。

为上下文工程而构建 设计灵活的系统,明确控制信息在达到模型之前如何被检索、排序、过滤、组合、结构化和路由。定义管道和代理工作流,使检索、记忆、工具和生成过程透明且可追踪。

原生异步支持 一个 Pipeline 可以同步或异步运行,并逐个令牌流式处理。Agent 可以并行运行工具调用。

模块化且可定制 使用内置组件进行检索、索引、工具调用、记忆及评估,或者创建自己的组件。添加循环、分支和条件逻辑,以精确控制上下文在管道和代理工作流中的流动方式。

模型和供应商无关 与 OpenAI、Mistral、Anthropic、Cohere、Hugging Face、Google、Azure OpenAI、AWS Bedrock、本地模型及其他众多平台集成。无需重写系统即可更换模型或基础设施组件。

可扩展的生态系统 通过一致的接口构建并共享自定义组件,使社区和第三方能够轻松扩展 Haystack 并为开放生态系统做出贡献。

[!提示]

您想将 Haystack 流水线部署并作为 REST API 还是 MCP 服务器 提供服务?Hayhooks 为您提供了一种简单的方法,可以将流水线和代理与自定义逻辑结合,并通过 HTTP 端点或 MCP 进行暴露。它还支持兼容 OpenAI 的聊天完成端点,并可与 open-webui 等聊天界面一起使用。

Haystack Enterprise:支持与平台

通过 Haystack Enterprise Starter 获得 Haystack 团队的专家支持,使用企业级模板更快地构建,并通过云端和本地环境的部署指南安全地扩展。在公告文章中了解更多信息。

👉 获取 Haystack 企业入门版

需要Haystack托管生产配置吗?Haystack企业平台帮助您构建、测试、部署和运营Haystack流水线,并具备内置的可观察性、协作、治理和访问控制功能。它可作为托管云服务或自托管解决方案提供。

👉 了解更多关于 Haystack 企业平台 的信息,或 免费试用

遥测

Haystack 收集管道组件的匿名使用统计数据。每次这些组件初始化时,我们都会收到事件。这样,我们就能知道哪些组件对我们的社区最相关。

阅读更多关于 Haystack 中遥测的信息,或了解如何在 Haystack 文档 中选择退出。

🖖 社区

如果您有功能请求或错误报告,请随时在 GitHub 上提交 issue。我们会定期查看这些,因此您可以期待快速的回复。如果您想讨论某个主题或获得有关如何使 Haystack 在您的项目中发挥作用的一般建议,您可以在 GitHub Discussions 或我们的 Discord 频道 中发起一个讨论。我们也会查看 𝕏 (Twitter)Stack Overflow

为《干草堆》贡献

我们非常欢迎社区的贡献——无论是快速修正一个拼写错误,还是添加一个全新的功能!你不需要成为 Haystack 专家也能提供有意义的改进。想了解如何开始,请先查看我们的贡献者指南

您可以通过以下几种方式为Haystack做出贡献:

[!提示]
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使用 Haystack 的组织

Haystack 被成千上万的团队用于在各行业构建生产级 AI 系统,包括:

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  • 本文标题: haystack - 用于构建上下文工程
  • 本文链接: https://www.cn121.com/llm/deepset-ai-haystack.html
  • 站点出处: 本文首发于 OneTwoOne,收录自 GitHub 开源项目 deepset-ai/haystack。
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