Pipelex/pipelex

해결하는 문제

Pipelex는 재사용 가능하고 타입이 지정되며 반복 가능한 AI 절차인 "Methods"를 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. 비결정적이고 취약한 AI 워크플로우 문제를 해결하기 위해, 구조화된 입력과 출력, 다단계 파이프라인을 정의할 수 있는 선언형 언어(.mthds 파일)를 도입했습니다. 이는 다양한 LLM 제공업체 간에 논리를 다시 작성하지 않고도 실행할 수 있도록 합니다.

작동 방식

사용자는 .mthds 파일에서 TOML과 유사한 구문을 사용하여 AI 메서드를 정의합니다. 이러한 메서드는 단순한 단일 프롬프트 LLM 호출(PipeLLM)에서부터 문서 추출(PipeExtract)을 포함한 복잡한 단계 시퀀스(PipeSequence)까지 가능합니다. Pipelex는 모델 라우팅(60개 이상의 모델 지원), 구조화된 출력 파싱, 오케스트레이션을 처리합니다. CLI, Python SDK, TypeScript SDK 또는 Model Context Protocol(MCP)을 통해 AI 에이전트의 도구로 실행할 수 있습니다.

대상 사용자

생산 환경용 AI 파이프라인을 구축해야 하는 개발자 및 AI 엔지니어를 위한 것입니다. 모델에 종속되지 않고, 조합 가능하며 공유하거나 버전 관리하기 쉬운 파이프라인을 필요로 합니다.

주요 특징

• 선언형 구문: 인간이 읽기 쉬운 .mthds 파일을 사용하여 AI 로직을 정의합니다.
• 타입 지정 개념: 입력과 출력이 파이프라인 단계 간에 올바르게 연결되도록 보장하는 의미적 타입을 구현합니다.
• 모델 독립성: Pipelex 게이트웨이, 로컬 AI(Ollama, vLLM), 또는 직접 API 키를 통해 60개 이상의 모델을 지원합니다.
• 조합 가능성: 메서드를 다른 메서드 내에 중첩하거나 파이프를 시퀀스로 연결할 수 있습니다.
• 다중 타겟 실행: CLI, Python, Node.js, REST API 또는 n8n과 같은 워크플로 도구에 통합하여 실행할 수 있습니다.