Datapizza AI Framework
Datapizza AI 是一个开源 Python 框架，使开发者能够通过其 API 优先设计和模块化架构，以最小的开销构建可靠、可观察且可用于生产的生成式 AI 解决方案。
https://github.com/datapizza-labs/datapizza-ai?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年10月28日
什么是 Datapizza AI Framework
Datapizza AI 是由意大利初创公司 Datapizza 开发的无冗余 GenAI 框架，专为需要在生产环境中构建和部署 AI 应用程序的工程师而设计。该框架在主要 AI 提供商（OpenAI、Google Gemini、Anthropic、Mistral、Azure）的本机 SDK 之上提供了一个薄而透明的层，提供了一个模块化和可组合的架构，该架构优先考虑控制和透明度，而不是过度的抽象。它支持多个 AI 提供商、工具集成，并具有内置的可观测性功能，使其特别适合构建代理、RAG（检索增强生成）系统和自动化管道。
Datapizza AI Framework 的主要功能
Datapizza AI 是一个基于 Python 的 GenAI 框架，旨在以最小的开销构建可靠的 AI 解决方案。它提供多供应商支持、可组合的架构、内置的可观察性和供应商无关的设计。该框架强调在开发生产就绪的 RAG 系统和 AI 代理中的控制和透明度，具有详细的跟踪功能、模块化组件以及与各种 AI 提供商和工具的轻松集成。
API 优先设计: 支持多个 AI 提供商（OpenAI、Google Gemini、Anthropic 等），具有一致的 API 和内置的工具集成，用于网络搜索和文档处理
内置可观察性: 提供 OpenTelemetry 跟踪和详细的监控功能，以帮助调试和优化 AI 操作，并全面记录输入、输出和性能指标
可组合的架构: 具有可重用的块、智能分块和内置的重新排序功能，使开发人员可以从模块化组件构建复杂的 AI 系统
供应商无关的实现: 无需进行重大代码更改即可轻松切换不同的 AI 提供商和工具，从而提供清晰的接口和易于迁移的设计
Datapizza AI Framework 的使用场景
多代理旅行计划系统: 使用多个专门的代理来创建复杂的旅行计划解决方案，这些代理用于天气信息、网络搜索和协调
文档处理管道: 构建 RAG 系统，该系统自动解析、索引和检索文档（如 PDF）中的信息，以增强 AI 响应
企业知识库: 开发生产就绪的系统，用于使用文档检索和 AI 驱动的响应来管理和查询公司知识
优点
强烈关注可观察性和调试功能
高度模块化和灵活的架构
全面支持多个 AI 提供商和工具
生产就绪，具有企业级功能
缺点
需要 Python 3.10+，这可能会限制与旧系统的兼容性
由于其模块化特性，与更简单的框架相比，设置更复杂
如何使用 Datapizza AI Framework
安装核心框架: 运行 'pip install datapizza-ai' 安装核心框架。对于特定的提供商，安装额外的包，例如 'pip install datapizza-ai-clients-openai' 以进行 OpenAI 集成。
初始化客户端: 使用您的 API 密钥导入并初始化 AI 客户端：'from datapizza.clients.openai import OpenAIClient; client = OpenAIClient(api_key=\"YOUR_API_KEY\")'
创建基本代理: 通过导入 Agent 类并使用客户端初始化它来创建代理：'from datapizza.agents import Agent; agent = Agent(name=\"assistant\", client=client)'
添加自定义工具: 使用 @tool 装饰器创建自定义工具：'@tool def get_weather(city: str) -> str: return f\"The weather in {city} is sunny\"'
使用工具配置代理: 在初始化期间将工具添加到您的代理：'agent = Agent(name=\"assistant\", client=client, tools=[get_weather])'
启用追踪: 添加追踪以进行调试：'from datapizza.tracing import ContextTracing; with ContextTracing().trace(\"my_ai_operation\"): response = agent.run(\"query\")'
创建多代理系统: 创建专门的代理并使用 can_call 方法连接它们：'planner_agent.can_call([weather_agent, web_search_agent])'
设置文档处理: 安装文档解析器 ('pip install datapizza-ai-parsers-docling') 并创建一个用于处理具有向量存储集成的文档的摄取管道
实施 RAG 管道: 创建一个 DAG 管道，连接重写器、嵌入器、检索器、提示模板和生成器模块，以进行检索增强生成
运行查询: 根据您的设置，使用 agent.run() 或 pipeline.run() 执行查询：'response = agent.run(\"What is the weather in Rome?\")'
Datapizza AI Framework 常见问题
Datapizza AI 是一个基于 Python 的 GenAI 框架，旨在构建可靠的 AI 解决方案，而无需额外开销。它专注于保持代理的可预测性、快速调试以及在生产中信任的代码，具有多提供商支持、内置可观察性和供应商无关设计等功能。
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