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解決的問題

Griptape 是一個簡化生成式 AI 應用開發的 Python 框架。它提供一組靈活的抽象，用於處理大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）以及 AI 工作流程的複雜性。

工作原理

該框架圍繞多個核心組件組織：

• 結構（Structures）：定義任務的執行方式。代理（Agents） 處理單個任務，管道（Pipelines） 依序執行任務，工作流（Workflows） 並行運行任務。
• 任務（Tasks）：與引擎、工具和驅動程式交互的基本建構單元。
• 驅動程式（Drivers）：可插入的介面，允許開發者在不進行大量程式碼變更的情況下，輕鬆切換 LLM、向量儲存、網路搜尋以及多模態能力（影像／音訊）的供應商。
• 引擎（Engines）：針對特定用例的高階抽象，例如用於檢索增強生成的 RAG 引擎、用於結構化資料提取的 提取引擎，以及用於品質評分的 評估引擎。
• 記憶（Memory）：管理對話歷史、任務輸出和元資料，為 LLM 提供上下文。
• 工具（Tools）：使 LLM 能與外部資料和服務互動的能力。

適用對象

需要模組化、可擴展框架來編排複雜 AI 任務並整合多種 AI 服務的 Python 開發者。

主要亮點

• 模組化驅動系統：輕鬆在不同 LLM、嵌入和向量儲存供應商之間切換。
• 靈活的執行結構：支援順序管道和並行工作流。
• 全面的 RAG 支援：提供專用引擎和組件（分塊器、載入器、分詞器）以實現 RAG 流水線。
• 多模態能力：內建影像生成、文字轉語音和音訊轉錄的驅動程式。
• 結構化輸出：支援定義輸出模式（例如使用 Pydantic），確保資料格式的一致性。