Haystack

Erstellen Sie produktionsreife KI-Apps mit Haystack. Ein Open-Source-Framework zum Erstellen benutzerdefinierter RAG-Pipelines, agentenbasierter Workflows und LLM-basierter Anwendungen mit Tools wie OpenAI, Weaviate, Pinecone und mehr.

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Haystack cover

Über Haystack AI

Flexibles Framework für benutzerdefinierte KI-Anwendungen

Haystack ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework von deepset, das Entwicklern hilft, robuste und skalierbare Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) zu erstellen. Dank modularer Komponenten und anpassbarer Architektur ermöglicht Haystack Teams die Entwicklung von einfachen RAG-Setups bis hin zu komplexen Multi-Agent-KI-Systemen, die auf spezifische Geschäftsabläufe zugeschnitten sind.

Entwickelt für Entwickler und Teams

Ob Sie einen Suchmaschinen-Prototyp entwickeln oder einen Konversationsassistenten in der Produktion einsetzen — Haystack bietet Ihnen die Freiheit, jeden Teil Ihrer Pipeline anzupassen und zu steuern. Es wurde entwickelt, um erweiterte Anwendungsfälle in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der semantischen Suche, der Fragebeantwortung und mehr zu unterstützen.

So funktioniert Haystack

Komponentenbasierte Pipelines

Die Architektur von Haystack basiert auf Pipelines, die einfach zu entwerfen und zu skalieren sind. Jede Komponente — Retriever, Reader, Generatoren, Ranker — kann je nach Anwendungsanforderungen hinzugefügt, entfernt oder ausgetauscht werden.

Sie können Haystack verbinden mit:

  • Datenabfragesysteme wie Elasticsearch oder Weaviate
  • Vektordatenbanken wie Pinecone oder Qdrant
  • LLMs von Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Mistral und anderen

Drag-and-Drop mit Deepset Studio

Für eine schnellere Iteration bietet Haystack Deepset Studio, eine visuelle Schnittstelle, auf der Benutzer Folgendes tun können:

  • Erstellen Sie KI-Pipelines ohne Code
  • Dokumente hochladen oder Datenbanken verbinden
  • Testen, debuggen und exportieren Sie Ihre Apps.
  • Einfache Bereitstellung lokal oder über die Cloud

Produktionsbereit durch Design

Skalierbare Bereitstellungsoptionen

Haystack ist für Skalierbarkeit konzipiert. Seine Pipelines sind vollständig serialisierbar und bereit für die native Kubernetes-Bereitstellung. Dank integriertem Monitoring und Logging behalten Sie Transparenz und Kontrolle über KI-Workflows in Produktionsumgebungen.

Cloud- und On-Prem-Support

Sie können Haystack-Anwendungen auf den wichtigsten Cloud-Plattformen oder in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen. Bereitstellungsvorlagen und Anleitungen stehen für verschiedene Konfigurationen zur Verfügung.

Wichtige Anwendungsfälle

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Haystack vereinfacht die Erstellung von Anwendungen, die die herkömmliche Suche mit LLM-Ausgabe kombinieren und es Benutzern ermöglichen, in Echtzeit genaue, auf der Quelle basierende Antworten abzurufen.

Agenten-Workflows

Entwerfen Sie mehrstufige, toolbasierte Agenten, die Aufgaben wie Datenzusammenfassung, Kundensupport oder Inhaltsgenerierung autonom ausführen können.

Chatbots und Suchassistenten

Von Frage-Antwort-Bots bis hin zu intelligenten Dokumentensuchtools — mit Haystack können Sie Sprachverständnisfunktionen direkt in Ihre Produkte einbetten.

Warum Haystack wählen?

Open Source und Community-gesteuert

Haystack ist kostenlos nutzbar und wird von einer starken Community aus Entwicklern und KI-Praktikern unterstützt. Der Open-Source-Charakter ermöglicht Transparenz, Flexibilität und kontinuierliche Innovation.

Interoperabilität

Integrieren Sie Haystack ganz einfach in Ihren Technologie-Stack. Es ist kompatibel mit verschiedenen LLM-Anbietern, Datenbanken und Datenquellen und bietet Ihnen volle Implementierungsfreiheit.

Erstellt von deepset

Die Entwickler von Haystack, deepset, bieten Tools, Support und eine unternehmensreife Plattform, um Ihre KI-Apps mit erweiterten Funktionen, Bereitstellungspipelines und Sicherheit schneller zu skalieren.

Treten Sie der Haystack-Community bei

Machen Sie mit und bleiben Sie auf dem Laufenden durch:

  • Discord für die Zusammenarbeit in Echtzeit
  • GitHub-Diskussionen für technischen Support
  • Offene NLP-Treffen und virtuelle Veranstaltungen
  • Community-Herausforderungen und Workshops

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