haystack

dokumen Kemasan Meta

Haystack adalah kerangka kerja LLM ujung ke ujung yang memungkinkan Anda membangun aplikasi yang didukung oleh LLM, model Transformer, pencarian vektor, dan banyak lagi. Baik Anda ingin melakukan pengambilan-augmentasi (RAG), pencarian dokumen, menjawab pertanyaan, atau membuat jawaban, Haystack dapat mengatur model penyematan dan LLM yang canggih ke dalam saluran untuk membangun aplikasi NLP ujung ke ujung dan memecahkan masalah Anda. kasus penggunaan.

Instalasi

Cara paling sederhana untuk mendapatkan Haystack adalah melalui pip:

pip install haystack-ai

Instal dari cabang main untuk mencoba fitur terbaru:

pip install git+https://github.com/deepset-ai/haystack.git@main

Haystack mendukung berbagai metode instalasi termasuk image Docker. Untuk panduan komprehensif silakan merujuk ke dokumentasi.

Dokumentasi

Jika Anda baru mengenal proyek ini, lihat "Apa itu Haystack?" lalu buka "Panduan Memulai" dan bangun aplikasi LLM pertama Anda dalam hitungan menit. Teruslah belajar dengan tutorialnya. Untuk kasus penggunaan lebih lanjut, atau sekadar untuk mendapatkan inspirasi, Anda dapat menelusuri resep Haystack kami di Buku Masak.

Kapan saja, buka dokumentasi untuk mempelajari lebih lanjut tentang Haystack, apa manfaatnya bagi Anda dan teknologi di baliknya.

Fitur

Penting

Anda sedang melihat readme Haystack 2.0 . Kami masih mempertahankan Haystack 1.x untuk memberikan cukup waktu bagi semua orang untuk bermigrasi ke 2.0. Beralih ke Haystack 1.x di sini.

• Agnostik teknologi: Memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk memutuskan vendor atau teknologi apa yang mereka inginkan dan memudahkan peralihan komponen mana pun ke komponen lain. Haystack memungkinkan Anda menggunakan dan membandingkan model yang tersedia dari OpenAI, Cohere, dan Hugging Face, serta model lokal Anda sendiri atau model yang dihosting di Azure, Bedrock, dan SageMaker.
• Eksplisit: Perjelas bagaimana bagian-bagian bergerak yang berbeda dapat “berbicara” satu sama lain sehingga lebih mudah untuk disesuaikan dengan tumpukan teknologi dan kasus penggunaan Anda.
• Fleksibel: Haystack menyediakan semua peralatan di satu tempat: akses database, konversi file, pembersihan, pemisahan, pelatihan, evaluasi, inferensi, dan banyak lagi. Dan kapan pun perilaku kustom diinginkan, mudah untuk membuat komponen kustom.
• Dapat Diperluas: Memberikan cara yang seragam dan mudah bagi komunitas dan pihak ketiga untuk membangun komponen mereka sendiri dan menumbuhkan ekosistem terbuka di sekitar Haystack.

Beberapa contoh apa yang dapat Anda lakukan dengan Haystack:

• Bangun generasi augmented pengambilan (RAG) dengan memanfaatkan salah satu database vektor yang tersedia dan menyesuaikan interaksi LLM Anda, langit adalah batasnya
• Lakukan Penjawab Pertanyaan dalam bahasa alami untuk menemukan jawaban terperinci dalam dokumen Anda.
• Melakukan pencarian semantik dan mengambil dokumen sesuai maknanya.
• Membangun aplikasi yang dapat membuat pengambilan keputusan yang kompleks untuk menjawab pertanyaan yang kompleks: seperti sistem yang dapat menyelesaikan pertanyaan pelanggan yang kompleks, melakukan pencarian pengetahuan pada banyak sumber daya yang tidak terhubung, dan sebagainya.
• Skalakan ke jutaan dokumen menggunakan retriever dan komponen skala produksi.
• Gunakan model siap pakai atau sesuaikan dengan data Anda.
• Gunakan masukan pengguna untuk mengevaluasi, melakukan tolok ukur, dan terus meningkatkan model Anda.

Tip

Apakah Anda mencari solusi terkelola yang memanfaatkan Haystack? deepset Cloud adalah platform end-to-end kami yang terkelola sepenuhnya untuk mengintegrasikan LLM dengan data Anda, yang menggunakan Haystack untuk arsitektur pipeline LLM.

Editor Saluran Visual

Gunakan deepset Studio untuk membuat dan mengekspor arsitektur pipeline Haystack Anda secara visual sebagai YAML atau kode Python. Pelajari lebih lanjut tentang hal ini di postingan pengumuman kami.

Bergabunglah dengan daftar tunggu!

Telemetri

Haystack mengumpulkan statistik penggunaan anonim dari komponen saluran pipa. Kami menerima acara setiap kali komponen ini diinisialisasi. Dengan cara ini, kami mengetahui komponen mana yang paling relevan dengan komunitas kami.

Baca selengkapnya tentang telemetri di Haystack atau bagaimana Anda dapat memilih untuk tidak ikut serta dalam dokumen Haystack.

? Masyarakat

Jika Anda memiliki permintaan fitur atau laporan bug, silakan buka masalah di Github. Kami secara teratur memeriksanya dan Anda dapat mengharapkan tanggapan yang cepat. Jika Anda ingin mendiskusikan suatu topik, atau mendapatkan saran yang lebih umum tentang cara membuat Haystack berfungsi untuk proyek Anda, Anda dapat memulai thread di Diskusi Github atau saluran Discord kami. Kami juga memeriksa? (Twitter) dan Stack Overflow.

Berkontribusi pada Haystack

Kami sangat terbuka terhadap kontribusi komunitas - baik itu perbaikan cepat jika ada kesalahan ketik, atau fitur yang benar-benar baru! Anda tidak perlu menjadi ahli Haystack untuk memberikan peningkatan yang berarti. Untuk mempelajari cara memulai, lihat Pedoman Kontributor kami terlebih dahulu.

Ada beberapa cara Anda dapat berkontribusi ke Haystack:

• Berkontribusi pada proyek utama Haystack
• Berkontribusi pada integrasi pada integrasi inti tumpukan jerami

Tip

Lihat daftar lengkap terbitan yang terbuka untuk kontribusi

Siapa yang Menggunakan Tumpukan Jerami

Berikut daftar proyek dan perusahaan yang menggunakan Haystack. Ingin menambahkan milik Anda? Buka PR, tambahkan ke daftar dan beri tahu dunia bahwa Anda menggunakan Haystack!

• Airbus
• Alcatel-Lucent
• Apel
• Lebih baik
• Databricks
• mendalam
• etalab
• Infineon
• Intel
• Intelijus
• Lab Intel
• LEGO
• Netflix
• NOS Portugal
• Nvidia
• PostHog
• Rakuten
• Menenangkan.ai