Framework de Python para programar modelos de lenguaje con código modular y algoritmos que optimizan prompts y pesos, en lugar de escribir prompts a mano.
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SynaLinks/synalinks
Framework de Python al estilo Keras para crear, entrenar y desplegar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, como sistemas RAG, agentes que usan herramientas y servidores MCP.
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¿Qué es?
Synalinks es un framework neuro-simbólico para crear aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, como pipelines RAG, agentes autónomos y sistemas multiagente. Los programas se componen de módulos mediante una API declarativa al estilo de Keras, por lo que la misma estructura que se usa para las capas de deep learning se aplica a los flujos de trabajo con modelos de lenguaje.
Los programas se pueden optimizar con aprendizaje por refuerzo en contexto mediante las conocidas llamadas compile, fit, evaluate y predict. Los prompts, los ejemplos few-shot y otras variables entrenables se ajustan por módulo sin modificar los pesos del modelo. Las salidas se restringen a modelos de datos JSON, y los programas se pueden guardar como JSON y desplegar como API REST con FastAPI o como servidores MCP con FastMCP.
El framework enruta las llamadas a modelos mediante LiteLLM, por lo que se puede cambiar entre proveedores como OpenAI, Anthropic, Gemini y Ollama con un identificador de cadena. Incluye una base de datos de grafos integrada y una base de conocimiento SQL, un entorno aislado para ejecutar código de agentes y callbacks de observabilidad basados en MLflow.
Funciones clave
- 01Composición de módulos al estilo de Keras para programas con modelos de lenguaje.
- 02Aprendizaje por refuerzo en contexto que ajusta prompts y ejemplos few-shot sin modificar los pesos del modelo.
- 03Salidas JSON restringidas definidas mediante modelos de datos.
- 04Cambio entre modelos de distintos proveedores mediante LiteLLM.
- 05Despliegue como API REST con FastAPI o como servidores MCP con FastMCP.
- 06Base de datos de grafos integrada y base de conocimiento SQL para RAG y memoria.
Casos de uso
- Crear sistemas de generación aumentada por recuperación sobre documentos o datos relacionales.
- Prototipar agentes que usan herramientas y flujos de trabajo multiagente con salidas estructuradas.
- Optimizar prompts para una tarea con un conjunto de datos y una función de recompensa.
- Exponer un programa con modelos de lenguaje como API REST o servidor MCP.
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Temas
#llm#framework#rag#agents#keras#reinforcement-learning#neuro-symbolic#prompt-optimization#context-engineering#in-context-learning
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es synalinks?
- Framework de Python al estilo Keras para crear, entrenar y desplegar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, como sistemas RAG, agentes que usan herramientas y servidores MCP. Synalinks es un framework neuro-simbólico para crear aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, como pipelines RAG, agentes autónomos y sistemas multiagente. Los programas se componen de módulos mediante una API declarativa al estilo de Keras, por lo que la misma estructura que se usa para las capas de deep learning se aplica a los flujos de trabajo con modelos de lenguaje.
- ¿synalinks es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- synalinks es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿synalinks sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de synalinks fue el 7 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar synalinks?
- Crear sistemas de generación aumentada por recuperación sobre documentos o datos relacionales. Prototipar agentes que usan herramientas y flujos de trabajo multiagente con salidas estructuradas. Optimizar prompts para una tarea con un conjunto de datos y una función de recompensa. Exponer un programa con modelos de lenguaje como API REST o servidor MCP.
- ¿Dónde consigo synalinks?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/SynaLinks/synalinks
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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