Datapizza AI Framework
Datapizza AI est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de construire des solutions d\'IA générative fiables, observables et prêtes pour la production avec une surcharge minimale grâce à sa conception API-first et son architecture modulaire.
https://github.com/datapizza-labs/datapizza-ai?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Oct 28, 2025
Qu'est-ce que Datapizza AI Framework
Datapizza AI est un framework GenAI sans fioritures développé par la startup italienne Datapizza, conçu spécifiquement pour les ingénieurs qui ont besoin de construire et de déployer des applications d\'IA dans des environnements de production. Le framework fournit une couche mince et transparente au-dessus des SDK natifs des principaux fournisseurs d\'IA (OpenAI, Google Gemini, Anthropic, Mistral, Azure), offrant une architecture modulaire et composable qui privilégie le contrôle et la transparence par rapport à une abstraction excessive. Il prend en charge plusieurs fournisseurs d\'IA, des intégrations d\'outils, et est livré avec des fonctionnalités d\'observabilité intégrées, ce qui le rend particulièrement adapté à la construction d\'agents, de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de pipelines d\'automatisation.
Caractéristiques principales de Datapizza AI Framework
Datapizza AI est un framework GenAI basé sur Python, conçu pour construire des solutions d'IA fiables avec un minimum de surcharge. Il offre un support multi-fournisseur, une architecture composable, une observabilité intégrée et une conception agnostique du fournisseur. Le framework met l'accent sur le contrôle et la transparence dans le développement de systèmes RAG et d'agents d'IA prêts pour la production, avec des capacités de traçage détaillées, des composants modulaires et une intégration facile avec divers fournisseurs et outils d'IA.
Conception API-First: Prend en charge plusieurs fournisseurs d'IA (OpenAI, Google Gemini, Anthropic, etc.) avec des API cohérentes et une intégration d'outils intégrée pour la recherche web et le traitement de documents
Observabilité intégrée: Fournit un traçage OpenTelemetry et des capacités de surveillance détaillées pour aider à déboguer et à optimiser les opérations d'IA avec une journalisation complète des entrées, des sorties et des mesures de performance
Architecture composable: Comprend des blocs réutilisables, un chunking intelligent et des capacités de reranking intégrées qui permettent aux développeurs de construire des systèmes d'IA complexes à partir de composants modulaires
Implémentation agnostique du fournisseur: Permet de basculer facilement entre différents fournisseurs et outils d'IA sans nécessiter de modifications majeures du code, offrant des interfaces claires et une conception conviviale pour la migration
Cas d'utilisation de Datapizza AI Framework
Système de planification de voyage multi-agents: Créez des solutions sophistiquées de planification de voyage en utilisant plusieurs agents spécialisés pour les informations météorologiques, la recherche web et la coordination
Pipeline de traitement de documents: Construisez des systèmes RAG qui analysent, indexent et récupèrent automatiquement les informations de documents tels que les PDF pour des réponses d'IA améliorées
Base de connaissances d'entreprise: Développez des systèmes prêts pour la production pour la gestion et l'interrogation des connaissances d'entreprise en utilisant la récupération de documents et des réponses alimentées par l'IA
Avantages
Forte concentration sur l'observabilité et les capacités de débogage
Architecture hautement modulaire et flexible
Prise en charge complète de plusieurs fournisseurs et outils d'IA
Prêt pour la production avec des fonctionnalités de niveau entreprise
Inconvénients
Nécessite Python 3.10+ ce qui peut limiter la compatibilité avec les systèmes plus anciens
Configuration plus complexe par rapport aux frameworks plus simples en raison de sa nature modulaire
Comment utiliser Datapizza AI Framework
Installer le Framework de Base: Exécutez \'pip install datapizza-ai\' pour installer le framework de base. Pour des fournisseurs spécifiques, installez des packages supplémentaires comme \'pip install datapizza-ai-clients-openai\' pour l\'intégration d\'OpenAI.
Initialiser le Client: Importez et initialisez le client AI avec votre clé API : \'from datapizza.clients.openai import OpenAIClient; client = OpenAIClient(api_key=\"YOUR_API_KEY\")\'
Créer un Agent de Base: Créez un agent en important la classe Agent et en l\'initialisant avec le client : \'from datapizza.agents import Agent; agent = Agent(name=\"assistant\", client=client)\'
Ajouter des Outils Personnalisés: Créez des outils personnalisés en utilisant le décorateur @tool : \'@tool def get_weather(city: str) -> str: return f\"The weather in {city} is sunny\"\'
Configurer l\'Agent avec des Outils: Ajoutez des outils à votre agent lors de l\'initialisation : \'agent = Agent(name=\"assistant\", client=client, tools=[get_weather])\'
Activer le Traçage: Ajoutez le traçage pour le débogage : \'from datapizza.tracing import ContextTracing; with ContextTracing().trace(\"my_ai_operation\"): response = agent.run(\"query\")\'
Créer un Système Multi-Agent: Créez des agents spécialisés et connectez-les en utilisant la méthode can_call : \'planner_agent.can_call([weather_agent, web_search_agent])\'
Configurer le Traitement des Documents: Installez les analyseurs de documents (\'pip install datapizza-ai-parsers-docling\') et créez un pipeline d\'ingestion pour le traitement des documents avec l\'intégration de vectorstore
Implémenter un Pipeline RAG: Créez un pipeline DAG connectant les modules de réécriture, d\'intégration, de récupération, de modèle d\'invite et de générateur pour la génération augmentée par la récupération
Exécuter des Requêtes: Exécutez des requêtes en utilisant agent.run() ou pipeline.run() selon votre configuration : \'response = agent.run(\"What is the weather in Rome?\")\'
FAQ de Datapizza AI Framework
Datapizza AI est un framework GenAI basé sur Python, conçu pour créer des solutions d'IA fiables sans surcharge. Il vise à maintenir les agents prévisibles, à accélérer le débogage et à garantir la fiabilité du code en production, avec des fonctionnalités telles que la prise en charge de plusieurs fournisseurs, l'observabilité intégrée et une conception indépendante du fournisseur.
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