Eino:字节跳动开源基于Golang的AI应用开发框架,组件化设计助力构建AI应用

本文涉及的产品
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简介: Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架,帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。支持组件化设计、流式处理和可视化开发工具。

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大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 Eino 这个由字节跳动开源的大模型应用开发框架。

🚀 快速阅读

Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架,旨在帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。

  1. 核心功能:组件化设计、图编排引擎、流式处理机制、回调机制。
  2. 技术原理:基于 Go 语言,支持稳定的内核、灵活的扩展性和完善的工具生态。

Eino 是什么

Eino

Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架,能够帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。它以 Go 语言为基础,具备稳定的内核、灵活的扩展性和完善的工具生态。Eino 的核心是组件化设计,通过定义不同的组件(如 ChatModel、Lambda 等)和编排方式(如 Chain 和 Graph),开发者可以灵活地构建复杂的业务逻辑。此外,Eino 支持流式处理,自动处理流的拼接和复制等细节,提升应用性能。Eino 还提供了可视化开发工具 EinoDev,降低了开发门槛,并结合 Langfuse 平台进行运行观测。

Eino 的目标是成为 Golang 中最好的大模型应用开发框架,借鉴了开源社区中的优秀框架(如 LangChain 和 LlamaIndex),并结合了最新的研究和实际应用场景,强调简单性、可扩展性、可靠性和高效性,更好地符合 Golang 编程规范。

Eino 的主要功能

  • 丰富的组件:将常见构建模块抽象为组件,每个组件有多种实现,支持嵌套和复杂业务逻辑。
  • 强大的编排:基于图编排实现数据流的有向、可控传输,支持类型检查、流处理、并发管理等。
  • 完善的流处理:自动处理流式与非流式数据的转换、拼接、合并和复制。
  • 高扩展性的切面(Callbacks):支持多种切面,用于日志记录、追踪、指标统计等,暴露组件实现的内部细节。

Eino 的技术原理

  • 组件化架构:Eino 将应用逻辑拆分为多个组件,每个组件负责特定的功能(如文本生成、数据检索、工具调用等)。组件基于定义好的接口进行交互,开发者根据需求选择或实现具体的组件。
  • 图编排引擎:用图(Graph)表示组件之间的依赖关系和执行顺序。每个组件是一个节点(Node),节点之间的连接关系(边 Edge)定义数据的流转路径。支持分支逻辑(Branch),根据条件动态选择不同的执行路径。
  • 流式处理机制:支持流式输入和输出,自动处理流的拼接(Concat)和流化(T -> StreamReader[T]),提升应用的实时性和性能。
  • 回调机制(Callbacks):提供 Callbacks 机制,支持开发者在组件运行的开始和结束时插入自定义逻辑。基于回调函数,开发者可以实现日志记录、性能监控等功能。
  • 向量化知识库:提供工具将知识库内容进行向量化处理,并存储到向量数据库(如 Redis)中。在应用运行时,基于语义检索从知识库中召回相关信息,增强应用的知识背景支持。
  • 可视化开发工具:提供 EinoDev 插件,支持可视化界面进行组件选择和编排。开发者可以通过拖拽组件的方式快速构建应用逻辑,并生成对应的代码。

如何运行 Eino

1. 使用组件直接调用

model, _ := openai.NewChatModel(ctx, config) // 创建一个可调用的 LLM 实例
message, _ := model.Generate(ctx, []*Message{
    SystemMessage("you are a helpful assistant."),
    UserMessage("what does the future AI App look like?")})
AI 代码解读

2. 使用编排创建简单的链

eino_simple_chain

chain, _ := NewChain[map[string]any, *Message]().
           AppendChatTemplate(prompt).
           AppendChatModel(model).
           Compile(ctx)

chain.Invoke(ctx, map[string]any{"query": "what's your name?"})
AI 代码解读

3. 使用图编排创建更复杂的逻辑

eino_tool_call_graph

graph := NewGraph[map[string]any, *schema.Message]()

_ = graph.AddChatTemplateNode("node_template", chatTpl)
_ = graph.AddChatModelNode("node_model", chatModel)
_ = graph.AddToolsNode("node_tools", toolsNode)
_ = graph.AddLambdaNode("node_converter", takeOne)

_ = graph.AddEdge(START, "node_template")
_ = graph.AddEdge("node_template", "node_model")
_ = graph.AddBranch("node_model", branch)
_ = graph.AddEdge("node_tools", "node_converter")
_ = graph.AddEdge("node_converter", END)

compiledGraph, err := graph.Compile(ctx)
if err != nil {
    return err
}
out, err := r.Invoke(ctx, map[string]any{"query":"Beijing's weather this weekend"})
AI 代码解读

资源


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