Datapizza AI Framework
Datapizza AI adalah framework Python sumber terbuka yang memungkinkan pengembang untuk membangun solusi AI generatif yang andal, dapat diamati, dan siap produksi dengan overhead minimal melalui desain API-first dan arsitektur modularnya.
https://github.com/datapizza-labs/datapizza-ai?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Oct 28, 2025
Apa itu Datapizza AI Framework
Datapizza AI adalah framework GenAI tanpa basa-basi yang dikembangkan oleh startup Italia, Datapizza, yang dirancang khusus untuk insinyur yang perlu membangun dan menerapkan aplikasi AI di lingkungan produksi. Framework ini menyediakan lapisan tipis dan transparan di atas SDK asli dari penyedia AI utama (OpenAI, Google Gemini, Anthropic, Mistral, Azure), menawarkan arsitektur modular dan composable yang memprioritaskan kontrol dan transparansi daripada abstraksi yang berlebihan. Ia mendukung beberapa penyedia AI, integrasi alat, dan dilengkapi dengan fitur observabilitas bawaan, sehingga sangat cocok untuk membangun agen, sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), dan pipeline otomatisasi.
Fitur Utama Datapizza AI Framework
Datapizza AI adalah kerangka kerja GenAI berbasis Python yang dirancang untuk membangun solusi AI yang andal dengan overhead minimal. Ia menawarkan dukungan multi-penyedia, arsitektur yang dapat dikomposisi, observabilitas bawaan, dan desain agnostik vendor. Kerangka kerja ini menekankan kontrol dan transparansi dalam mengembangkan sistem RAG dan agen AI siap produksi, menampilkan kemampuan pelacakan terperinci, komponen modular, dan integrasi mudah dengan berbagai penyedia dan alat AI.
Desain API-First: Mendukung beberapa penyedia AI (OpenAI, Google Gemini, Anthropic, dll.) dengan API yang konsisten dan integrasi alat bawaan untuk pencarian web dan pemrosesan dokumen
Observabilitas Bawaan: Menyediakan pelacakan OpenTelemetry dan kemampuan pemantauan terperinci untuk membantu men-debug dan mengoptimalkan operasi AI dengan pencatatan komprehensif input, output, dan metrik kinerja
Arsitektur yang Dapat Dikomposisi: Menampilkan blok yang dapat digunakan kembali, chunking cerdas, dan kemampuan pemeringkatan ulang bawaan yang memungkinkan pengembang membangun sistem AI kompleks dari komponen modular
Implementasi Agnostik Vendor: Memungkinkan peralihan mudah antara penyedia dan alat AI yang berbeda tanpa memerlukan perubahan kode besar, menawarkan antarmuka yang jelas dan desain yang ramah migrasi
Kasus Penggunaan Datapizza AI Framework
Sistem Perencanaan Perjalanan Multi-Agen: Buat solusi perencanaan perjalanan canggih menggunakan beberapa agen khusus untuk informasi cuaca, pencarian web, dan koordinasi
Pipeline Pemrosesan Dokumen: Bangun sistem RAG yang secara otomatis mengurai, mengindeks, dan mengambil informasi dari dokumen seperti PDF untuk respons AI yang ditingkatkan
Basis Pengetahuan Perusahaan: Kembangkan sistem siap produksi untuk mengelola dan menanyakan pengetahuan perusahaan menggunakan pengambilan dokumen dan respons bertenaga AI
Kelebihan
Fokus kuat pada observabilitas dan kemampuan debugging
Arsitektur yang sangat modular dan fleksibel
Dukungan komprehensif untuk beberapa penyedia dan alat AI
Siap produksi dengan fitur kelas perusahaan
Kekurangan
Membutuhkan Python 3.10+ yang dapat membatasi kompatibilitas dengan sistem yang lebih lama
Pengaturan lebih kompleks dibandingkan dengan kerangka kerja yang lebih sederhana karena sifat modularnya
Cara Menggunakan Datapizza AI Framework
Instal Framework Inti: Jalankan 'pip install datapizza-ai' untuk menginstal framework inti. Untuk penyedia tertentu, instal paket tambahan seperti 'pip install datapizza-ai-clients-openai' untuk integrasi OpenAI.
Inisialisasi Klien: Impor dan inisialisasi klien AI dengan kunci API Anda: 'from datapizza.clients.openai import OpenAIClient; client = OpenAIClient(api_key=\"YOUR_API_KEY\")'
Buat Agen Dasar: Buat agen dengan mengimpor kelas Agent dan menginisialisasinya dengan klien: 'from datapizza.agents import Agent; agent = Agent(name=\"assistant\", client=client)'
Tambahkan Alat Kustom: Buat alat kustom menggunakan dekorator @tool: '@tool def get_weather(city: str) -> str: return f\"Cuaca di {city} cerah\"'
Konfigurasi Agen dengan Alat: Tambahkan alat ke agen Anda selama inisialisasi: 'agent = Agent(name=\"assistant\", client=client, tools=[get_weather])'
Aktifkan Pelacakan: Tambahkan pelacakan untuk debugging: 'from datapizza.tracing import ContextTracing; with ContextTracing().trace(\"my_ai_operation\"): response = agent.run(\"query\")'
Buat Sistem Multi-Agen: Buat agen khusus dan hubungkan mereka menggunakan metode can_call: 'planner_agent.can_call([weather_agent, web_search_agent])'
Siapkan Pemrosesan Dokumen: Instal parser dokumen ('pip install datapizza-ai-parsers-docling') dan buat pipeline ingestion untuk memproses dokumen dengan integrasi vectorstore
Implementasikan Pipeline RAG: Buat pipeline DAG yang menghubungkan rewriter, embedder, retriever, template prompt, dan modul generator untuk retrieval-augmented generation
Jalankan Kueri: Eksekusi kueri menggunakan agent.run() atau pipeline.run() tergantung pada pengaturan Anda: 'response = agent.run(\"Bagaimana cuaca di Roma?\")'
FAQ Datapizza AI Framework
Datapizza AI adalah kerangka kerja GenAI berbasis Python yang dirancang untuk membangun solusi AI yang andal tanpa overhead. Fokusnya adalah menjaga agar agen tetap dapat diprediksi, debugging cepat, dan kode dipercaya dalam produksi, dengan fitur-fitur seperti dukungan multi-penyedia, observabilitas bawaan, dan desain agnostik vendor.
Artikel Populer
SweetAI Chat vs Moonmate (2025): Rekomendasi Jujur AIPURE untuk Aplikasi Obrolan AI NSFW Terbaik
Oct 30, 2025
ChatGPT Atlas: Browser Bertenaga AI Terbaru dari OpenAI Kini Tersedia di macOS
Oct 28, 2025
Veo 3.1: Generator Video AI Terbaru Google di Tahun 2025
Oct 16, 2025
Kode Undangan Sora Gratis di Oktober 2025 dan Cara Mendapatkan dan Mulai Membuat
Oct 13, 2025
Alat AI Terbaru Serupa dengan Datapizza AI Framework
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.
Alat AI Populer Seperti Datapizza AI Framework
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode adalah Ekstensi Editor Sumber Xcode yang mengintegrasikan GitHub Copilot, Codeium, dan ChatGPT untuk memberikan saran kode yang didukung AI, bantuan obrolan, dan fungsionalitas prompt-to-code di dalam Xcode.
BrowserAI
BrowserAI adalah pustaka sumber terbuka yang memungkinkan menjalankan Model Bahasa Besar (LLM) lokal langsung di browser web dengan akselerasi WebGPU, menawarkan kemampuan AI yang berfokus pada privasi tanpa memerlukan infrastruktur server.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI adalah agen pengkodean sumber terbuka ringan yang berjalan di terminal Anda, memungkinkan pengembang untuk menerjemahkan bahasa alami ke dalam eksekusi kode sambil memberikan penalaran tingkat ChatGPT dengan kemampuan untuk menjalankan kode, memanipulasi file, dan melakukan iterasi di bawah kontrol versi.