dynamiq-ai/dynamiq

해결하는 문제

Dynamiq는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는 AI 기반 애플리케이션 구축의 복잡성을 해결합니다. 많은 구성 요소를 수동으로 연결하는 대신 AI 워크플로우를 정의, 실행, 오케스트레이션하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

Dynamiq는 워크플로우 그래프를 기반으로 구축된 Python 프레임워크입니다(Python 3.11+ 필요). 개발자는 노드(LLM 호출, 에이전트, 도구, 변환기, 분할기, 임베더, 검색기, 작성기 등)를 정의하고 이를 방향성 비순환 그래프(DAG)로 연결하여 흐름을 형성합니다. 노드는 순차적으로 또는 병렬로 실행할 수 있으며 출력은 다른 노드의 입력으로 연결할 수 있습니다. 프레임워크에는 내장 에이전트(ReAct 등), 대화 기록을 위한 메모리, 사용자 지정 상태 머신(예: 반복 피드백 루프)을 만들 수 있는 그래프 오케스트레이터가 포함됩니다. 또한 많은 LLM 공급자, 벡터 스토어(Pinecone, Chroma 등) 및 문서 변환기를 위한 커넥터가 있습니다.

대상 사용자

Python에서 LLM 기반 애플리케이션이나 에이전트 기반 시스템을 구축하는 개발자. 간단한 일회성 LLM 호출부터 복잡한 다중 에이전트 오케스트레이션 및 RAG 파이프라인까지 모든 배관을 처음부터 구축하지 않고도 워크플로우를 구조화된 방식으로 조립하려는 팀에 적합합니다.

주요 기능

• 바로 사용 가능한 구성 요소: 에이전트, LLM 노드, 도구, 메모리, 벡터 스토어 통합, 문서 변환기.
• 두 가지 실행 모드: 순차 및 병렬 워크플로우, 사용자 지정 상태 흐름을 위한 그래프 오케스트레이터.
• 비동기 실행 지원(예: ReAct 에이전트).
• 벡터 스토어, 파일 처리, 데이터 시각화, SQL, 브라우저 자동화, 샌드박스 등을 위한 선택적 확장 기능.
• 서버 시작 속도를 높이기 위해 통합을 사전 로드하는 즉시 가져오기 토글(DYNAMIQ_EAGER_IMPORTS=1).
• 챗봇을 위한 내장 메모리 백엔드 포함.
• RAG 인덱싱 및 검색, 다중 에이전트 위임, 이메일 개선 루프에 대한 예제 제공.