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해결하는 문제

Griptape는 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 Python 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델(LLM), 검색 보강 생성(RAG), AI 워크플로우의 복잡성을 다루기 위한 유연한 추상화를 제공합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 구성되어 있습니다:

• 구조(Structures): 작업 실행 방식을 정리합니다. 에이전트는 단일 작업을 처리하고, 파이프라인은 작업을 순차적으로 실행하며, 워크플로우는 작업을 병렬로 실행합니다.
• 작업(Tasks): 엔진, 도구, 드라이버와 상호작용하는 기본 구성 요소입니다.
• 드라이버(Drivers): LLM, 벡터 스토어, 웹 검색, 멀티모달 기능(이미지/오디오)의 공급자를 최소한의 코드 변경으로 쉽게 교체할 수 있는 플러그인 가능한 인터페이스입니다.
• 엔진(Engines): 특정 용도를 위한 고수준 추상화입니다. 예를 들어, RAG 엔진(검색 보강 생성용), 추출 엔진(구조화된 데이터용), 평가 엔진(품질 점수용) 등이 있습니다.
• 메모리(Memory): 대화 기록, 작업 출력, 메타데이터를 관리하여 LLM에 맥락을 제공합니다.
• 도구(Tools): LLM이 외부 데이터 및 서비스와 상호작용할 수 있도록 하는 기능을 제공합니다.

대상 사용자

복잡한 AI 작업을 오케스트레이션하고 다양한 AI 서비스와 통합해야 하는 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 Python 개발자.

주요 특징

• 모듈식 드라이버 시스템: LLM, 임베딩, 벡터 스토어 공급자를 쉽게 전환 가능.
• 유연한 실행 구조: 순차적 파이프라인과 병렬 워크플로우 모두 지원.
• 포괄적인 RAG 지원: RAG 파이프라인을 구현하기 위한 전용 엔진과 구성 요소(체커, 로더, 토크나이저) 제공.
• 멀티모달 기능: 이미지 생성, 텍스트 음성 변환, 오디오 인식을 위한 내장 드라이버 제공.
• 구조화된 출력: Pydantic을 사용해 출력 스키마를 정의하여 일관된 데이터 형식을 보장.