Home
Login

إطار عمل مفتوح المصدر لتنسيق الذكاء الاصطناعي، يُستخدم لبناء تطبيقات LLM مخصصة على مستوى الإنتاج، يدعم RAG والأسئلة الذكية والبحث الدلالي.

Apache-2.0Python 21.2kdeepset-ai Last Updated: 2025-06-19

Haystack - مقدمة تفصيلية لإطار عمل تنسيق الذكاء الاصطناعي

نظرة عامة على المشروع

Haystack هو إطار عمل شامل لتنسيق الذكاء الاصطناعي، تم تطويره بواسطة شركة deepset، وهو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم خصيصًا لمطوري Python لبناء تطبيقات LLM مركبة ووكيلية واقعية. باعتباره إطار العمل مفتوح المصدر الرائد لبناء وكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة والجاهزة للإنتاج، يتيح Haystack تصميم مسارات معيارية، ودمج أي نموذج، ونشر مستقر.

الميزات والوظائف الأساسية

1. التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)

يمكن لـ Haystack تنفيذ التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والبحث عن المستندات، والأسئلة والأجوبة أو توليد الإجابات، وهو قادر على تنسيق أحدث نماذج التضمين و LLMs في مسارات، وبناء تطبيقات NLP شاملة.

2. بنية معيارية

  • تصميم معياري: يوفر مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، بما في ذلك النماذج وقواعد بيانات المتجهات ومحولات الملفات وما إلى ذلك.
  • نظام المسارات: يستخدم مسارات تتكون من مكونات، حيث يقوم كل مكون بتنفيذ مهمة مختلفة، ويمكن تخصيصها وفقًا للاحتياجات.
  • تكامل مرن: يدعم التكامل مع مختلف أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي.

3. دعم متعدد الوسائط

لا يدعم Haystack معالجة النصوص فحسب، بل يدعم أيضًا مهام متعددة الوسائط مثل إنشاء الصور ووصف الصور وتحويل الصوت إلى نص.

4. جاهز للإنتاج

تم تصميم Haystack خصيصًا لبيئات الإنتاج، والمسارات قابلة للتسلسل بالكامل، وتدعم متطلبات النشر على مستوى المؤسسات.

سيناريوهات التطبيق الرئيسية

1. أنظمة الأسئلة والأجوبة الذكية

  • الأسئلة والأجوبة المستندة إلى المستندات
  • توليد الإجابات المدركة للسياق
  • دعم الحوار متعدد الأدوار

2. البحث الدلالي

  • البحث المتجه
  • مطابقة التشابه
  • استرجاع المستندات الذكي

3. وكلاء المحادثة

  • تطوير روبوتات الدردشة
  • أتمتة خدمة العملاء
  • بناء مساعدين أذكياء

4. معالجة المستندات

  • تحليل المستندات وتحويلها
  • استخراج المعلومات
  • تحليل المحتوى

البنية التقنية

طبقة المكونات

  • مكونات النموذج: تدعم مختلف LLM ونماذج التضمين
  • مكونات الاسترجاع: قواعد بيانات المتجهات ومحركات البحث التقليدية
  • مكونات المعالجة: معالجات المستندات ومعالجات النصوص المسبقة
  • مكونات التوليد: مولدات الإجابات ومولدات الملخصات

طبقة المسارات

  • مسار الفهرسة: يستخدم لمعالجة المستندات المسبقة والفهرسة
  • مسار الاستعلام: يستخدم للبحث وتوليد الإجابات
  • مسار التقييم: يستخدم لتقييم أداء النظام

طبقة التكامل

من خلال الشراكات مع كبار مزودي LLM وقواعد بيانات المتجهات وأدوات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Anthropic و Mistral و Weaviate و Pinecone، يتم توفير خيارات تكامل غنية.

ميزات صديقة للمطورين

1. أصلي لـ Python

  • تم تطويره بالكامل باستخدام Python
  • واجهات برمجة تطبيقات غنية
  • وثائق ودروس تفصيلية

2. سهل التخصيص

  • تصميم معياري يسهل التوسع
  • دعم تطوير المكونات المخصصة
  • خيارات تكوين مرنة

3. دعم المجتمع

  • مجتمع مفتوح المصدر نشط
  • تحديثات وصيانة منتظمة
  • أمثلة ودروس غنية

ميزات على مستوى المؤسسات

1. قابلية التوسع

  • دعم النشر على نطاق واسع
  • قدرة المعالجة الموزعة
  • دعم التزامن العالي

2. الأمان

  • ضمانات أمنية على مستوى المؤسسات
  • حماية خصوصية البيانات
  • آليات التحكم في الوصول

3. المراقبة والتشغيل

  • تسجيل تفصيلي للسجلات
  • مراقبة الأداء
  • تشخيص الأخطاء

التكامل مع منصة deepset AI

باعتبارها العمود الفقري لمنصة deepset AI، تدعم Haystack حلولًا قابلة للتطوير وآمنة وجاهزة للمؤسسات. تعلم كيفية توسيع Haystack من خلال منصة deepset AI لتحقيق بناء أسرع وتكرار أسهل ونشر فوري.

ملخص

Haystack، باعتباره إطار عمل تنسيق الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ناضجًا، يوفر للمطورين سلسلة أدوات كاملة لبناء تطبيقات LLM جاهزة للإنتاج. إن بنيته المعيارية وخيارات التكامل الغنية والميزات على مستوى المؤسسات تجعله الخيار الأمثل لبناء أنظمة RAG والأسئلة والأجوبة الذكية والبحث الدلالي ووكلاء المحادثة. سواء كانت شركة ناشئة أو مؤسسة كبيرة، يمكنها بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذكية بسرعة من خلال Haystack.