Haystack

Haystack là một framework điều phối AI mã nguồn mở được phát triển bởi deepset. Dựa trên Python và được thiết kế theo mô-đun để xây dựng các hệ thống RAG sẵn sàng sản xuất, công cụ trả lời câu hỏi, AI agent và các ứng dụng đa phương thức. Đó là một khuôn khổ dành cho các nhóm phát triển muốn tạo hệ thống kinh doanh nội bộ bằng LLM, chẳng hạn như tìm kiếm tài liệu nội bộ, chatbot dành riêng cho miền cụ thể và quy trình trích xuất thông tin.

Các tính năng chính

1. Thiết kế đường dẫn mô-đun: Xây dựng đường dẫn NLP của riêng bạn bằng cách kết hợp các thành phần như Retriever, Reader và Generator theo khối. Nó có cấu trúc chặt chẽ hơn LangChain và được thiết kế dành cho mục đích sản xuất.

2. Tích hợp với các nhà cung cấp LLM lớn: Tích hợp với các mô hình chính như OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere, v.v. được cung cấp theo tiêu chuẩn. Việc thay đổi mã khi chuyển đổi mô hình có thể được giảm thiểu và số giờ công trong giai đoạn xác minh có thể giảm đáng kể so với các phương pháp thông thường.

3. Khả năng kết nối mở rộng với cơ sở dữ liệu vectơ: Hỗ trợ các cửa hàng vectơ lớn như Elaticsearch, Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus, v.v. Có thể xây dựng RAG tận dụng cơ sở hạ tầng tìm kiếm hiện có, giảm thời gian thay thế khi chuyển từ PoC sang sản xuất.

4. Hỗ trợ agent/đa phương thức: Phiên bản 2.x hỗ trợ xây dựng agent tự trị và xử lý đa phương thức bao gồm hình ảnh và âm thanh. Quy trình công việc phức tạp có thể được xác định một cách khai báo.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Sau khi so sánh tài liệu công khai và các khuôn khổ cạnh tranh (LangChain, LlamaIndex), điểm khác biệt của Haystack nằm ở “sự mạnh mẽ của thiết kế sản xuất”. Trong khi LangChain mang tính thử nghiệm và hướng đến PoC nhiều hơn, Haystack dựa trên hồ sơ theo dõi của deepset dành cho khách hàng doanh nghiệp và có các chức năng đánh giá, ghi nhật ký và thiết kế mở rộng quy mô được tích hợp ngay từ đầu.

Về chi phí, vì là nguồn mở nên phí sử dụng là 0 yên Nhật và chỉ yêu cầu chi phí LLM API và phí cơ sở hạ tầng. Trong trường hợp xây dựng RAG nội bộ thay vì giới thiệu SaaS bên ngoài (100.000 đến 300.000 yên Nhật mỗi tháng), người ta ước tính rằng với khoản đầu tư ban đầu từ 2 đến 3 giờ công kỹ sư, chi phí SaaS hàng năm có thể là 1 triệu đến 3 triệu yên Nhật. Tuy nhiên, việc đảm bảo có một kỹ sư Python và có kiến ​​​​thức MLOps là điều kiện tiên quyết.

Người dùng dự định

Nó phù hợp cho các nhóm phát triển có kỹ sư Python nội bộ và muốn tạo RAG cũng như hệ thống trả lời câu hỏi nội bộ bằng cách sử dụng dữ liệu kinh doanh của riêng họ. Nó đặc biệt phù hợp với các công ty trong lĩnh vực tài chính, y tế và pháp lý không thể ủy thác dữ liệu cho SaaS bên ngoài vì lý do tuân thủ. Mặt khác, nó không phù hợp với những người không phải là kỹ sư muốn nhanh chóng khởi chạy một chatbot không có mã hoặc cho các nhóm nhỏ không thể đảm bảo số giờ phát triển trị giá vài trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng.

Khung xây dựng đường ống mã nguồn mở AI. RAG + trả lời câu hỏi + tìm kiếm tài liệu + quy trình trích xuất thông tin có thể được xây dựng với thiết kế mô-đun và được thiết kế để "sử dụng cho doanh nghiệp" trong danh mục cạnh tranh của LangChain/LlamaIndex. mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, với sự hỗ trợ thương mại được cung cấp bởi deepset. Dành cho nhà phát triển ứng dụng AI chuyên về tìm kiếm + trả lời câu hỏi.