PySpur:零代码构建AI工作流!开源可视化拖拽平台,支持多模态与RAG技术

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器,支持拖拽式界面,帮助用户快速构建、测试和迭代 AI 工作流,无需编写复杂代码。它支持多模态数据处理、RAG 技术、文件上传、结构化输出等功能,适合非技术背景的用户和开发者快速上手。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦


🎧 “开发者福音!PySpur 开源 AI 代理构建工具,拖拽式工作流轻松搞定复杂任务”

大家好,我是蚝油菜花。你是否也遇到过——

  • 👉 想快速构建 AI 工作流,却被复杂的代码劝退?
  • 👉 需要处理多模态数据,却苦于没有合适的工具?
  • 👉 希望快速迭代 AI 模型,却找不到高效的开发环境?

今天要介绍的 PySpur,正是为解决这些问题而生!这款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器,通过拖拽式界面,让你无需编写复杂代码,就能快速构建、测试和迭代 AI 工作流。无论是多模态数据处理、RAG 技术,还是文件上传和结构化输出,PySpur 都能轻松应对。接下来,我们将深入探讨它的核心功能和技术原理,并手把手教你如何快速上手!

🚀 快速阅读

PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器。

  1. 核心功能:支持拖拽式界面、多模态数据处理、RAG 技术、文件上传和结构化输出。
  2. 技术原理:基于 Python 开发,支持多种工具集成,提供模块化构建块和节点级调试功能。

PySpur 是什么

pyspur

PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器,旨在简化 AI 系统的开发流程。通过拖拽式界面,用户可以快速构建、测试和迭代 AI 工作流,无需编写复杂代码。它支持循环与记忆功能、文件上传、结构化输出、RAG 技术、多模态数据处理(文本、图像、视频等)及与多种工具(如 Slack、Google Sheets)的集成。

PySpur 提供简单的安装和部署方式,适合快速构建智能应用,尤其适合非技术背景的用户和开发者快速上手。无论是智能对话系统开发、自动化任务管理,还是多模态数据分析和文档处理,PySpur 都能提供强大的支持。

PySpur 的主要功能

  • 拖拽式构建:提供直观的拖拽界面,用户用简单的拖拽操作快速构建、测试和迭代 AI 工作流,无需编写复杂代码。
  • 循环与记忆功能:支持智能体在多次迭代中记住之前的状态,模型从每次反馈中学习和优化。
  • 文件上传与处理:用户上传文件或粘贴 URL,支持文档解析、摘要提取等任务,方便处理各种文档数据。
  • 结构化输出:提供 JSON Schema 的 UI 编辑器,帮助用户生成结构化的数据输出格式。
  • RAG 支持:支持解析、分块、嵌入数据到向量数据库,使得检索和生成模型的调用更高效、更精确,提升数据处理和模型响应的性能。
  • 多模态支持:支持处理多种模态的数据,包括文本、图像、音频、视频等。
  • 工具集成:支持与多种工具和平台集成,如 Slack、Firecrawl.dev、Google Sheets、GitHub 等,增强工作流的功能,提升系统的整体协调性。

如何运行 PySpur

使用 pyspur Python 包

这是最快速的入门方式,要求 Python 3.12 或更高版本。

1. 安装 PySpur

pip install pyspur

2. 初始化新项目

pyspur init my-project
cd my-project

这将创建一个带有 .env 文件的新目录。

3. 启动服务器

pyspur serve --sqlite

默认情况下,PySpur 应用将在 http://localhost:6080 启动,并使用 SQLite 数据库。建议在 .env 文件中配置 PostgreSQL 实例 URL 以获得更稳定的体验。

4. [可选] 自定义部署

你可以通过以下两种方式自定义 PySpur 部署:

a. 通过应用(推荐):

  • 在应用中的 API Keys 标签页添加各种提供商的 API 密钥(如 OpenAI、Anthropic 等)。
  • 更改会立即生效。

b. 手动配置

  • 编辑项目目录中的 .env 文件。
  • 建议在 .env 中配置 PostgreSQL 数据库以提高可靠性。
  • 使用 pyspur serve 重启应用。如果不使用 PostgreSQL,请添加 --sqlite

使用 Docker(推荐用于生产环境)

这是生产部署的推荐方式:

1. 安装 Docker

首先,根据操作系统的官方安装指南安装 Docker:

2. 创建 PySpur 项目

安装 Docker 后,使用以下命令创建新的 PySpur 项目:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PySpur-com/pyspur/main/start_pyspur_docker.sh | bash -s pyspur-project

这将:

  • 在名为 pyspur-project 的新目录中启动 PySpur 项目。
  • 设置必要的配置文件。
  • 自动启动由本地 PostgreSQL Docker 实例支持的 PySpur 应用。

3. 访问 PySpur

在浏览器中访问 http://localhost:6080

4. [可选] 自定义部署

你可以通过以下两种方式自定义 PySpur 部署:

a. 通过应用(推荐):

  • 在应用中的 API Keys 标签页添加各种提供商的 API 密钥(如 OpenAI、Anthropic 等)。
  • 更改会立即生效。

b. 手动配置

  • 编辑项目目录中的 .env 文件。
  • 使用以下命令重启服务:
    docker compose up -d
    

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
12天前
|
人工智能 算法 开发者
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
110 10
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
|
11天前
|
存储 人工智能 API
RAG:让AI不再胡说八道的秘密武器
想象一下,你的AI助手突然变成了一个什么都知道的专家,不再胡编乱造,而是有理有据地回答你的问题。这不是科幻小说,这就是RAG技术的魔力!让我们一起探索如何让AI变得更聪明、更可靠的奥秘。
|
14天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
智能体平台哪家值得选?盘点国内外12家AI Agent平台技术特色
智能体平台正引领人机协作新潮流,将“智能”交给机器,让“平台”服务于人。2024年被Gartner定义为“AgenticAI元年”,预示未来企业交互将由智能体主导。面对百余平台,可从三条赛道入手:通用大模型、RPA升级派与垂直场景定制。不同需求对应不同方案,选对平台,才能让AI真正助力工作。
|
22天前
|
存储 人工智能 算法
AI测试平台实战:深入解析自动化评分和多模型对比评测
在AI技术迅猛发展的今天,测试工程师面临着如何高效评估大模型性能的全新挑战。本文将深入探讨AI测试平台中自动化评分与多模型对比评测的关键技术与实践方法,为测试工程师提供可落地的解决方案。
|
23天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
RAG:让AI聊天不再"张口就来"
想让你的AI助手不再一本正经地胡说八道?RAG技术就是那个神奇的'外挂'!通过一个智能客服的真实场景,轻松学会如何让AI既博学又靠谱,告别AI幻觉,拥抱真实世界的知识!

热门文章

最新文章