Datapizza AI

Надежное масштабирование агентов ИИ и систем генерации с дополненной выборкой (RAG) требует контроля, ясности и глубокой прозрачности. Datapizza AI — это надежный Python-фреймворк, ориентированный на API, разработанный для обеспечения предсказуемого поведения, сквозной наблюдаемости и надежной оркестрации ваших ИИ-решений нового поколения. Созданный специально для инженеров, он упрощает сложные многошаговые рабочие процессы, гарантируя надежность и удобство сопровождения ваших агентов от первоначального прототипа до производственных сред на уровне предприятия.

Основные возможности

Datapizza AI предоставляет необходимую структуру и инструментарий для управления сложностью приложений на основе больших языковых моделей (LLM), уделяя особое внимание надежности и удобству для разработчиков.

🔍 Встроенная наблюдаемость через OpenTelemetry

Datapizza AI изначально интегрирует трассировку OpenTelemetry и расширенное логирование, делая ваших агентов «наблюдаемыми по замыслу» (Observable by Design). Это обеспечивает глубокую, сквозную видимость каждого шага агента, вызова модели и выполнения инструмента, позволяя мгновенно выявлять узкие места или сбои. Вы получаете полезные метрики и четкие трассировки выполнения, полностью совместимые с существующими бэкэндами OTLP, такими как Zipkin, что значительно сокращает время отладки.

🧱 Компонуемые, предсказуемые абстракции

Фреймворк использует чистые API-ориентированные интерфейсы и четкие хуки жизненного цикла для синхронных, асинхронных и потоковых операций. Такая архитектура обеспечивает предсказуемое поведение в сложных многоагентных системах и RAG-конвейерах, устраняя эффект «черного ящика», присущий другим фреймворкам. Предлагая многократно используемые блоки и декларативную конфигурацию, вы сохраняете детальный контроль с меньшим количеством излишних абстракций.

🌐 Истинная независимость от поставщиков

Обеспечьте долговечность своих приложений и избегайте привязки к поставщику, проектируя по-настоящему независимые от вендоров системы. Datapizza AI позволяет легко заменять основные компоненты — включая LLM (OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral), переранжировщики (Cohere), эмбеддеры и векторные базы данных (Qdrant) — без переписывания основной бизнес-логики. Такая гибкость позволяет мгновенно оптимизировать затраты и производительность, переключаясь между провайдерами в зависимости от конкретных требований задачи.

🧠 Настраиваемые RAG и цепочки обработки данных

Быстро создавайте корпоративные ассистенты знаний с помощью надежного, модульного конвейера для обработки документов. Это включает настраиваемые цепочки обработки данных, охватывающие парсинг документов (с поддержкой PDF, DOCX и изображений через Azure AI/Docling), интеллектуальное разбиение на фрагменты (smart chunking), эффективное пакетное эмбеддирование и хранение в вашей векторной базе данных. Фреймворк также включает встроенную переранжировку (reranking) и трансформацию фрагментов, которая обогащает извлеченные фрагменты важным контекстом (заголовки, метаданные) до их поступления в LLM, обеспечивая высококачественное и точное извлечение информации.

Сценарии использования

Datapizza AI разработан для работы со сложными, реальными ИИ-приложениями, где надежность и интеграция имеют первостепенное значение.

1. Корпоративные ассистенты знаний

Создавайте надежные внутренние ассистенты, способные отвечать на сложные запросы на основе обширной структурированной документации. Используйте настраиваемый RAG-конвейер для обработки тысяч внутренних политических документов или технических руководств, применяя интеллектуальное разбиение на фрагменты и переранжировку, чтобы ИИ извлекал наиболее релевантную, контекстно-обогащенную информацию, тем самым улучшая принятие решений и соблюдение норм.

2. Преобразование речи в SQL для доступа к данным

Разверните удобный для руководителей интерфейс, который переводит вопросы на естественном языке непосредственно в сложные SQL-запросы. Этот сценарий использования устраняет необходимость для пользователей обладать специальными знаниями SQL, демократизируя доступ к данным по всей организации. Предсказуемая оркестрация агентов Datapizza AI обеспечивает надежность и возможность аудита на этапах перевода и выполнения.

3. Сложные многоагентные рабочие процессы

Проектируйте и автоматизируйте сложные системы, в которых взаимодействуют несколько специализированных агентов. Например, создайте комплексную систему планирования поездок, где выделенные агенты выполняют отдельные задачи — один ищет в интернете информацию о погоде в реальном времени, другой координирует логистику маршрута, а третий управляет бронированием — и все это надежно оркестрируется благодаря понятным интерфейсам и согласованному управлению контекстом Datapizza AI.

Почему стоит выбрать Datapizza AI?

Инженеры выбирают Datapizza AI, потому что он принципиально меняет акцент с управления шаблонным кодом на предоставление надежной бизнес-ценности. Этот фреймворк зарекомендовал себя в производственных условиях, уже обеспечивая работу более 50 GenAI-решений в корпоративной среде.

Заключение

Datapizza AI предоставляет инженерам контроль, прозрачность и структуру, необходимые для надежного масштабирования ИИ-агентов и RAG-приложений. Сосредоточившись на готовности к производству, независимости от поставщиков и глубокой наблюдаемости, он позволяет вашей команде выйти за рамки экспериментальных прототипов и развертывать высокопроизводительные, поддерживаемые GenAI-решения, которым вы можете по-настоящему доверять.