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haystack

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문서 패키지 메타

Haystack은 LLM, Transformer 모델, 벡터 검색 등을 기반으로 하는 애플리케이션을 구축할 수 있는 엔드투엔드 LLM 프레임워크입니다. 검색 증강 생성(RAG), 문서 검색, 질문 답변 또는 답변 생성을 수행하려는 경우 Haystack은 최첨단 임베딩 모델 및 LLM을 파이프라인으로 조율하여 엔드 투 엔드 NLP 애플리케이션을 구축하고 문제를 해결할 수 있습니다. 사용 사례.

설치

Haystack을 얻는 가장 간단한 방법은 pip를 이용하는 것입니다:

pip install haystack-ai

최신 기능을 사용해 보려면 main 브랜치에서 설치하세요.

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

Haystack은 Docker 이미지를 포함한 다양한 설치 방법을 지원합니다. 포괄적인 가이드는 설명서를 참조하세요.

선적 서류 비치

프로젝트가 처음이라면 "HayStack이 무엇인가요?"를 확인하세요. 그런 다음 "시작 가이드"를 살펴보고 몇 분 안에 첫 번째 LLM 애플리케이션을 구축하세요. 튜토리얼을 통해 계속 학습하세요. 고급 사용 사례를 원하거나 영감을 얻으려면 요리책에서 Haystack 레시피를 찾아보세요.

언제든지 문서를 방문하여 Haystack에 대해 자세히 알아보고 Haystack이 귀하와 그 뒤에 있는 기술을 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보십시오.

특징

중요한

현재 Haystack 2.0의 Readme를 보고 계십니다 . 우리는 모든 사람이 2.0으로 마이그레이션할 수 있는 충분한 시간을 제공하기 위해 여전히 Haystack 1.x를 유지 관리하고 있습니다. 여기에서 Haystack 1.x로 전환하세요.

기술에 구애받지 않음: 사용자가 원하는 공급업체나 기술을 결정할 수 있는 유연성을 제공하고 구성 요소를 다른 구성 요소로 쉽게 전환할 수 있습니다. Haystack을 사용하면 OpenAI, Cohere 및 Hugging Face에서 제공되는 모델은 물론 자체 로컬 모델이나 Azure, Bedrock 및 SageMaker에서 호스팅되는 모델을 사용하고 비교할 수 있습니다.
명시적: 서로 다른 움직이는 부품이 어떻게 서로 "대화"할 수 있는지 투명하게 하여 기술 스택과 사용 사례에 더 쉽게 맞출 수 있습니다.
유연성: Haystack은 데이터베이스 액세스, 파일 변환, 정리, 분할, 교육, 평가, 추론 등 모든 도구를 한 곳에서 제공합니다. 그리고 사용자 지정 동작이 필요할 때마다 사용자 지정 구성 요소를 쉽게 만들 수 있습니다.
확장 가능: 커뮤니티와 제3자가 자체 구성요소를 구축하고 Haystack 주변의 개방형 생태계를 육성할 수 있는 통일되고 쉬운 방법을 제공합니다.

Haystack으로 할 수 있는 작업의 몇 가지 예:

사용 가능한 벡터 데이터베이스 중 하나를 활용하고 LLM 상호 작용을 사용자 정의하여 검색 증강 생성(RAG)을 구축하세요. 무한합니다.
자연어로 질문 답변을 수행하여 문서에서 세부적인 답변을 찾으세요.
의미론적 검색을 수행하고 의미에 따라 문서를 검색합니다.
복잡한 고객 쿼리를 해결하고 단절된 많은 리소스에 대한 지식 검색을 수행할 수 있는 시스템과 같이 복잡한 쿼리에 응답하기 위해 복잡한 결정을 내릴 수 있는 애플리케이션을 구축합니다.
검색기 및 프로덕션 규모 구성 요소를 사용하여 수백만 개의 문서로 확장합니다.
기성 모델을 사용하거나 데이터에 맞게 미세 조정하세요 .
사용자 피드백을 사용하여 모델을 평가하고 벤치마킹하며 지속적으로 개선하세요.

팁

Haystack의 이점을 누릴 수 있는 관리형 솔루션을 찾고 계십니까? deepset Cloud는 LLM 파이프라인 아키텍처에 Haystack을 사용하여 LLM을 데이터와 통합하는 완전 관리형 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.

시각적 파이프라인 편집기

deepset Studio를 사용하여 Haystack 파이프라인 아키텍처를 YAML 또는 Python 코드로 시각적으로 생성하고 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 공지 게시물에서 알아보세요.

사진관

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원격 측정

Haystack은 파이프라인 구성요소의 익명 사용 통계를 수집합니다. 이러한 구성 요소가 초기화될 때마다 이벤트를 받습니다. 이런 식으로 우리는 어떤 구성 요소가 우리 커뮤니티에 가장 관련이 있는지 알 수 있습니다.

Haystack의 원격 측정 또는 Haystack 문서에서 옵트아웃하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

? 지역 사회

기능 요청이나 버그 보고서가 있는 경우 Github에서 자유롭게 문제를 공개하세요. 정기적으로 이를 확인하고 있으며, 빠른 답변을 받으실 수 있습니다. 특정 주제에 대해 토론하고 싶거나 Haystack을 프로젝트에 적용하는 방법에 대한 보다 일반적인 조언을 얻고 싶다면 Github 토론 또는 Discord 채널에서 스레드를 시작할 수 있습니다. 우리도 확인 ? (트위터) 및 스택 오버플로.