Haystack
LLM を使った本番運用向けの検索・RAG(検索拡張生成)アプリケーションを構築するための、オープンソースフレームワークです。
- 活発にメンテナンスされている
- 寛容なライセンス
概要
Haystack は、ドキュメント検索、埋め込み、ランキング、生成といった組み合わせ可能な構成要素を提供し、LLM を活用した検索・質問応答パイプラインを構築できます。多数のベクトルデータベース、ドキュメントストア、モデルプロバイダーへのコネクタも備えています。単一のブラックボックスな抽象化ではなく、明示的で検査可能なパイプラインを中心に設計されています。
Haystack は、検索拡張生成やエンタープライズ検索アプリケーションの構築に特化して取り組むチームに向いています。カタログにある、より汎用的な LLM アプリケーションフレームワークである LangChain よりも、より焦点を絞った代替手段です。
このカタログに掲載されている理由
カタログ評価: ★★★☆☆ (3/5)
Established RAG/LLM orchestration framework, meaningful overlap with LangChain/LlamaIndex.
- 成熟
- ベンダー主導
- カテゴリ
- AI・機械学習
- 言語
- Python
- ライセンス
- Apache-2.0
関連プロジェクト
LlamaIndex
MIT検索拡張アプリケーションのために、大規模言語モデルを自分自身のデータ——ドキュメント、データベース、API——に接続するためのデータフレームワークです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
LangChain
MIT大規模言語モデル、エージェント、検索拡張生成(RAG)を活用したアプリケーションを開発するためのフレームワークです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
Semantic Kernel
MITアプリケーションに大規模言語モデルを組み込むための Microsoft のオープンソース SDK で、プラグイン、メモリ、プランニングをサポートします。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
Instructor
MIT検証のための function calling API と Pydantic モデルを使って、LLM から信頼できる構造化データ出力を得るためのライブラリです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
誤りを見つけましたか? GitHub で修正を提案する