Datapizza AI Framework
Datapizza AI는 API 우선 설계 및 모듈식 아키텍처를 통해 개발자가 최소한의 오버헤드로 안정적이고 관찰 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 생성 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
https://github.com/datapizza-labs/datapizza-ai?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Oct 28, 2025
Datapizza AI Framework이란?
Datapizza AI는 이탈리아 스타트업 Datapizza에서 개발한 불필요한 기능이 없는 GenAI 프레임워크로, 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션을 구축하고 배포해야 하는 엔지니어를 위해 특별히 설계되었습니다. 이 프레임워크는 주요 AI 공급자(OpenAI, Google Gemini, Anthropic, Mistral, Azure)의 기본 SDK 위에 얇고 투명한 레이어를 제공하여 과도한 추상화보다 제어 및 투명성을 우선시하는 모듈식 및 구성 가능한 아키텍처를 제공합니다. 여러 AI 공급자, 도구 통합을 지원하며 내장된 관찰 기능을 제공하므로 에이전트, RAG(검색 증강 생성) 시스템 및 자동화 파이프라인 구축에 특히 적합합니다.
Datapizza AI Framework의 주요 기능
Datapizza AI는 최소한의 오버헤드로 안정적인 AI 솔루션을 구축하도록 설계된 Python 기반 GenAI 프레임워크입니다. 멀티 공급자 지원, 구성 가능한 아키텍처, 내장된 관찰 기능 및 공급업체에 구애받지 않는 설계를 제공합니다. 이 프레임워크는 자세한 추적 기능, 모듈식 구성 요소, 다양한 AI 공급자 및 도구와의 쉬운 통합을 통해 프로덕션 준비가 완료된 RAG 시스템 및 AI 에이전트 개발에서 제어 및 투명성을 강조합니다.
API 우선 설계: 일관된 API와 웹 검색 및 문서 처리를 위한 내장된 도구 통합을 통해 여러 AI 공급자(OpenAI, Google Gemini, Anthropic 등)를 지원합니다.
내장된 관찰 기능: 입력, 출력 및 성능 메트릭에 대한 포괄적인 로깅을 통해 AI 작업을 디버깅하고 최적화하는 데 도움이 되는 OpenTelemetry 추적 및 자세한 모니터링 기능을 제공합니다.
구성 가능한 아키텍처: 재사용 가능한 블록, 스마트 청킹 및 내장된 재순위 지정 기능을 제공하여 개발자가 모듈식 구성 요소에서 복잡한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
공급업체에 구애받지 않는 구현: 주요 코드 변경 없이도 다양한 AI 공급자 및 도구 간에 쉽게 전환할 수 있도록 명확한 인터페이스와 마이그레이션 친화적인 설계를 제공합니다.
Datapizza AI Framework의 사용 사례
멀티 에이전트 여행 계획 시스템: 날씨 정보, 웹 검색 및 조정을 위한 여러 전문 에이전트를 사용하여 정교한 여행 계획 솔루션을 만드십시오.
문서 처리 파이프라인: 향상된 AI 응답을 위해 PDF와 같은 문서에서 정보를 자동으로 구문 분석, 인덱싱 및 검색하는 RAG 시스템을 구축합니다.
엔터프라이즈 지식 기반: 문서 검색 및 AI 기반 응답을 사용하여 기업 지식을 관리하고 쿼리하기 위한 프로덕션 준비 시스템을 개발합니다.
장점
관찰 가능성 및 디버깅 기능에 중점을 둡니다.
매우 모듈화되고 유연한 아키텍처
여러 AI 공급자 및 도구에 대한 포괄적인 지원
엔터프라이즈급 기능을 갖춘 프로덕션 준비 완료
단점
Python 3.10+가 필요하므로 이전 시스템과의 호환성이 제한될 수 있습니다.
모듈식 특성으로 인해 더 간단한 프레임워크에 비해 설정이 더 복잡합니다.
Datapizza AI Framework 사용 방법
코어 프레임워크 설치: 'pip install datapizza-ai'를 실행하여 코어 프레임워크를 설치합니다. 특정 공급자의 경우 OpenAI 통합을 위해 'pip install datapizza-ai-clients-openai'와 같은 추가 패키지를 설치합니다.
클라이언트 초기화: API 키를 사용하여 AI 클라이언트를 가져오고 초기화합니다. 'from datapizza.clients.openai import OpenAIClient; client = OpenAIClient(api_key=\"YOUR_API_KEY\")'
기본 에이전트 생성: Agent 클래스를 가져오고 클라이언트로 초기화하여 에이전트를 생성합니다. 'from datapizza.agents import Agent; agent = Agent(name=\"assistant\", client=client)'
사용자 정의 도구 추가: @tool 데코레이터를 사용하여 사용자 정의 도구를 만듭니다. '@tool def get_weather(city: str) -> str: return f\"The weather in {city} is sunny\"'
도구로 에이전트 구성: 초기화 중에 에이전트에 도구를 추가합니다. 'agent = Agent(name=\"assistant\", client=client, tools=[get_weather])'
추적 활성화: 디버깅을 위해 추적을 추가합니다. 'from datapizza.tracing import ContextTracing; with ContextTracing().trace(\"my_ai_operation\"): response = agent.run(\"query\")'
다중 에이전트 시스템 생성: 특수 에이전트를 생성하고 can_call 메서드를 사용하여 연결합니다. 'planner_agent.can_call([weather_agent, web_search_agent])'
문서 처리 설정: 문서 파서('pip install datapizza-ai-parsers-docling')를 설치하고 벡터 저장소 통합으로 문서를 처리하기 위한 수집 파이프라인을 만듭니다.
RAG 파이프라인 구현: 검색 증강 생성을 위해 재작성기, 임베더, 검색기, 프롬프트 템플릿 및 생성기 모듈을 연결하는 DAG 파이프라인을 만듭니다.
쿼리 실행: 설정에 따라 agent.run() 또는 pipeline.run()을 사용하여 쿼리를 실행합니다. 'response = agent.run(\"What is the weather in Rome?\")'
Datapizza AI Framework 자주 묻는 질문
Datapizza AI는 오버헤드 없이 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 구축하도록 설계된 Python 기반 GenAI 프레임워크입니다. 에이전트의 예측 가능성을 유지하고, 디버깅 속도를 높이며, 프로덕션 환경에서 코드를 신뢰할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있으며, 다중 공급자 지원, 내장된 관찰 기능, 공급업체에 구애받지 않는 설계와 같은 기능을 제공합니다.
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