haystack
v2.7.0
Haystack は、LLM、Transformer モデル、ベクトル検索などを活用したアプリケーションを構築できるエンドツーエンドの LLM フレームワークです。検索拡張生成 (RAG)、文書検索、質問応答または回答生成を実行する場合でも、Haystack は最先端の埋め込みモデルと LLM をパイプラインに統合して、エンドツーエンドの NLP アプリケーションを構築し、問題を解決できます。使用事例。
Haystack を取得する最も簡単な方法は、pip を使用することです。
pip install haystack-ai mainブランチからインストールして最新の機能を試してください。
pip install git+https://github.com/deepset-ai/haystack.git@mainHaystack は、Docker イメージを含む複数のインストール方法をサポートしています。包括的なガイドについては、ドキュメントを参照してください。
このプロジェクトを初めて使用する場合は、「Haystack とは何ですか?」を確認してください。次に、「スタート ガイド」を参照して、数分で最初の LLM アプリケーションを構築します。チュートリアルで学習を続けてください。より高度な使用例について、または単にインスピレーションを得るためには、クックブックでヘイスタックのレシピを参照してください。
いつでもドキュメントにアクセスして、Haystack の詳細や、Haystack で何ができるのか、そしてその背後にあるテクノロジについて学びましょう。
重要
あなたは現在、 Haystack 2.0 の Readme を見ています。私たちは引き続き Haystack 1.x をメンテナンスし、全員が 2.0 に移行するのに十分な時間を与えます。ここで Haystack 1.x に切り替えます。
Haystack でできることの例をいくつか示します。
ヒント
Haystack のメリットを享受できるマネージド ソリューションをお探しですか? deepset Cloud は、LLM とデータを統合するためのフルマネージドのエンドツーエンド プラットフォームで、LLM パイプライン アーキテクチャに Haystack を使用します。
deepset Studio を使用して、Haystack パイプライン アーキテクチャを視覚的に作成し、YAML または Python コードとしてエクスポートします。詳細については、お知らせ投稿をご覧ください。
順番待ちリストに参加しましょう！
Haystack は、パイプライン コンポーネントの匿名の使用統計を収集します。これらのコンポーネントが初期化されるたびにイベントを受け取ります。このようにして、どのコンポーネントがコミュニティに最も関連しているかを知ることができます。
Haystack のテレメトリの詳細やオプトアウト方法については、Haystack のドキュメントをご覧ください。
機能リクエストやバグレポートがある場合は、お気軽に Github で問題を開いてください。これらは定期的にチェックされており、迅速な対応が期待できます。トピックについて議論したい場合、またはプロジェクトで Haystack を機能させる方法についてより一般的なアドバイスを得たい場合は、Github Discussions または Discord チャネルでスレッドを開始できます。私たちもチェックします? (Twitter) とスタック オーバーフロー。
私たちは、タイプミスの簡単な修正であれ、まったく新しい機能であれ、コミュニティの貢献を歓迎します。有意義な改善を提供するために Haystack の専門家である必要はありません。開始方法については、まず寄稿者ガイドラインを確認してください。
Haystack に貢献するにはいくつかの方法があります。
ヒント
寄稿可能な問題の完全なリストを確認してください
Haystack を使用しているプロジェクトと企業のリストは次のとおりです。あなたのものを追加したいですか？ PR を開いてリストに追加し、Haystack を使用していることを世界に知らせましょう。
