Pipelex/pipelex

何を解決するか

Pipelexは、再利用可能で型付き、繰り返し可能なAI手順（"Methods"）を作成する方法を提供します。非決定的で脆弱なAIワークフローの問題を解決するために、構造化された入力・出力と複数ステップのパイプラインを定義できる宣言型言語（.mthdsファイル）を導入しています。これにより、異なるLLMプロバイダー間で論理を再書き換えすることなく実行できます。

動作方法

ユーザーは.mthdsファイルでTOMLに似た構文を使用してAIメソッドを定義します。これらのメソッドは単純な1回のプロンプト呼び出し（PipeLLM）から、ドキュメント抽出（PipeExtract）を含む複雑なステップの連鎖（PipeSequence）まで可能です。Pipelexはモデルルーティング（60以上のモデルをサポート）、構造化出力のパース、オーケストレーションを処理します。CLI、Python SDK、TypeScript SDK、またはModel Context Protocol（MCP）を通じたAIエージェントのツールとして実行できます。

対象ユーザー

生産環境向けのAIパイプラインを構築する必要がある開発者やAIエンジニア向けに設計されています。モデルに依存せず、組み合わせ可能で、共有やバージョン管理が容易です。

特徴

• 宣言型構文: 人間が読みやすい.mthdsファイルでAIロジックを定義します。
• 型付き概念: 入力と出力がパイプラインステップ間で正しく接続されることを保証するセマンティック型を実装しています。
• モデル非依存: Pipelexゲートウェイ、ローカルAI（Ollama、vLLM）、または直接APIキーを通じて60以上のモデルをサポートします。
• 組み合わせ可能: メソッドを他のメソッド内にネストでき、パイプをシーケンスにチェーンできます。
• マルチターゲット実行: CLI、Python、Node.js、REST API、n8nなどのワークフローツールに統合して実行可能です。