dynamiq-ai/dynamiq

解決する課題

Dynamiq は、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を使用する AI 駆動アプリケーションの構築における複雑さを解決します。多くのコンポーネントを手動でつなぎ合わせる代わりに、AI ワークフローを定義、実行、オーケストレーションするための統一フレームワークを提供します。

仕組み

Dynamiq は、ワークフローグラフを中心に構築された Python フレームワーク（Python 3.11+ が必要）です。開発者はノード（LLM 呼び出し、エージェント、ツール、コンバーター、スプリッター、エンベッダー、レトリーバー、ライターなど）を定義し、それらを有向非巡回グラフ（DAG）で接続してフローを形成します。ノードは順次または並列に実行でき、出力は他のノードへの入力として配線できます。フレームワークには、組み込みエージェント（ReAct など）、会話履歴用のメモリ、カスタム状態機械（反復フィードバックループなど）を作成できるグラフオーケストレーターが含まれています。また、多くの LLM プロバイダー、ベクターストア（Pinecone、Chroma など）、ドキュメントコンバーター用のコネクタもあります。

対象読者

Python で LLM 駆動のアプリケーションやエージェントベースのシステムを構築する開発者。単純なワンショット LLM 呼び出しから複雑なマルチエージェントオーケストレーションや RAG パイプラインまで、すべての配管をゼロから構築することなく、ワークフローを構造化して組み立てたいチームに適しています。

ハイライト

• すぐに使えるコンポーネント：エージェント、LLM ノード、ツール、メモリ、ベクターストア統合、ドキュメントコンバーター。
• 2 つの実行モード：順次および並列ワークフロー、カスタム状態フロー用のグラフオーケストレーター。
• 非同期実行をサポート（例：ReAct エージェント）。
• ベクターストア、ファイル処理、データ可視化、SQL、ブラウザ自動化、サンドボックスなどのオプションの拡張機能。
• サーバー起動を高速化するための統合を事前ロードするイーガーインポートトグル（DYNAMIQ_EAGER_IMPORTS=1）。
• チャットボット用の組み込みメモリバックエンドが含まれています。
• RAG インデックス作成と検索、マルチエージェント委任、メール改善ループの例を提供します。