Введение в Haystack
Haystack — это платформа с открытым исходным кодом для создания готовых к работе приложений LLM, конвейеров генерации с расширенным поиском (RAG) и современных поисковых систем, которые интеллектуально работают с большими коллекциями документов.
Она позволяет быстро опробовать новейшие модели искусственного интеллекта, оставаясь при этом гибкой и простой в использовании. Вдохновляющее сообщество пользователей и разработчиков помогло превратить Haystack в модульную, интуитивно понятную и завершенную платформу, которой она является сегодня.
Разработка с Haystack
Haystack предлагает полный набор инструментов для разработки самых современных систем искусственного интеллекта, использующих LLM.
- Использование моделей, размещенных на таких платформах, как Hugging Face, OpenAI, Cohere, Mistral и других.
- Использование моделей, развернутых в SageMaker, Bedrock, Azure …
- Встроенные хранилища документов: OpenSearch, Pinecone, Weaviate, QDrant и другие.
- Растущая экосистема интеграции с сообществом предоставляет инструменты для оценки, мониторинга, обработки данных и всех уровней вашего приложения LLM.
Некоторые примеры того, что вы можете создать, включают:
- Усовершенствованный RAG на основе вашего собственного источника данных, основанный на новейших технологиях поиска и генерации
- Чат-боты и агенты, работающие на базе передовых генерирующих моделей, таких как GPT-4, которые могут даже вызывать внешние функции и сервисы
- Генеративный мультимодальный ответ на вопрос на основе базы знаний, содержащей смешанные типы информации: изображения, текст, аудио и таблицы
- Извлечение информации из документов для заполнения вашей базы данных или построения графа знаний
Это лишь небольшая часть систем, которые могут быть созданы в Haystack.
Комплексная функциональность для вашего проекта LLM
Для успешного проекта в LLM требуется нечто большее, чем просто языковые модели. Являясь сквозным фреймворком, Haystack помогает вам на каждом этапе создания вашей системы:
- Плавное включение моделей от Hugging Face или других поставщиков в ваш Pipeline
- Интегрируйте источники данных для расширения поиска из любой точки Интернета
- Расширенные динамические шаблоны для запросов LLM с помощью языка шаблонов Jinja2
- Функции очистки и предварительной обработки для различных форматов и источников данных
- Интеграция с вашим предпочтительным хранилищем документов: поддерживайте актуальность ваших приложений GenAI с помощью конвейеров индексации Haystack, которые помогают вам подготавливать и поддерживать ваши данные
- Специализированные инструменты оценки, которые используют различные показатели для оценки всей системы или ее отдельных компонентов
- Модуль Hayhooks для обслуживания конвейеров Haystack через конечные точки HTTP
- Настраиваемая система ведения журнала (логгирования), которая поддерживает структурированное ведение журнала и отслеживание корреляции "из коробки".
- Инструментарий для обработки кода, собирающий данные о промежутках и трассировках в стратегических точках пути выполнения, с поддержкой открытой телеметрии и Datadog, которые уже установлены
Но это еще не все: фильтрация метаданных, управление устройствами для локально запущенных моделей, даже продвинутые методы RAG, такие как внедрение гипотетических документов (HyDE). Чего бы ни пожелал ваш искусственный интеллект, вы, скорее всего, найдете это в Haystack.
Встроенные блоки
Haystack использует две основные концепции, которые помогут вам создавать полностью функциональные и настраиваемые комплексные системы GenAI.
Компоненты (Components)
В основе Haystack лежат его компоненты, которые могут выполнять такие задачи, как поиск документов, генерация текста или создание embeddings. Один компонент уже достаточно мощный. Он может управлять локальными языковыми моделями или взаимодействовать с размещенной моделью через API.
Хотя Haystack предлагает множество компонентов, которые вы можете использовать "из коробки", он также позволяет создавать собственные пользовательские компоненты — так же просто, как написать класс на Python. Ознакомьтесь с коллекцией интеграций, включающей пользовательские компоненты, разработанные нашими партнерами и сообществом, которые вы можете свободно использовать.
Вы можете соединять компоненты вместе для создания конвейеров (pipelines), которые являются основой архитектуры приложений LLM в Haystack.
Конвейеры (Pipelines)
Pipelines — это мощные абстракции, которые позволяют вам определять поток данных в вашем LLM-приложении. Они состоят из компонентов.
Как разработчик, вы имеете полный контроль над тем, как расположить компоненты в конвейере. Конвейеры (Pipelines) могут разветвляться, объединяться, а также возвращаться к другому компоненту. Вы можете создавать конвейеры (Pipelines) Haystack, которые могут повторять попытку, возвращаться к циклу и, возможно, даже работать непрерывно как служба.
Конвейеры (Pipelines), по сути, представляют собой графики или даже мультиграфы. Один компонент с несколькими выходами может подключаться к другому компоненту с несколькими входами или к нескольким компонентам, благодаря гибкости конвейеров.
Чтобы вы могли начать, Haystack предлагает множество примеров конвейеров для различных вариантов использования: индексация, агентный чат, RAG, контроль качества, вызов функций, веб-поиск и многое другое.
Для кого это?
Haystack предназначен для всех, кто хочет создавать приложения с искусственным интеллектом, — как для энтузиастов, так и для новичков. Вам не нужно разбираться в том, как работают модели. Все, что вам нужно, - это базовые знания Python, чтобы сразу погрузиться в работу.
Полезные ссылки по Haystack
- Начните готовить с помощью готовых Colab notebooks
- Учитесь в интерактивном режиме с помощью пошаговых инструкций
- Взгляните на документацию
- Основной блог
- Github репозиторий