検索拡張生成とエージェント機能を組み合わせ、LLMアプリケーション向けのコンテキストレイヤーを提供するオープンソースRAGエンジン。
deepset-ai/haystack
モジュール型パイプラインとエージェントワークフローで、RAG、検索、エージェント向けの本番運用可能なLLMアプリケーションを構築するオープンソースPythonフレームワーク。
- スター
- 26,786
- フォーク
- 3,307
- 未解決の Issue
- 149
- 最終コミット
- 22 時間前
これは何?
Haystackは、Pythonで書かれたオープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。モジュール型パイプラインとエージェントワークフローを組み合わせてLLMアプリケーションを構築でき、ドキュメントの取得、ランキング、ルーティング、メモリへの保存、モデルへの受け渡しを明示的に制御できます。
検索拡張生成、セマンティック検索、質問応答、マルチモーダルアプリケーション、会話システムを対象としています。パイプラインは同期または非同期で実行でき、トークンをストリーミングできます。エージェントはライフサイクルフックやツール呼び出しに対応し、ステップ数とトークン使用量を標準で追跡できます。
Haystackは、OpenAI、Mistral、Anthropic、Cohere、Hugging Face、Google、Azure OpenAI、AWS Bedrockなどの多数のモデルプロバイダーに加え、ローカルモデルにも対応しています。別プロジェクトのHayhooksを使うと、パイプラインをRESTエンドポイントまたはMCPサーバーとして公開できます。
主な機能
- 01コンテキストのルーティングに使えるループ、分岐、条件ロジックを備えたモジュール型パイプライン。
- 02ライフサイクルフック、ツール呼び出し、ステップ数とトークン使用量の標準トラッキングに対応したエージェント。
- 03トークンストリーミングに対応した、同期・非同期のパイプライン実行。
- 04システムを書き換えずに切り替えられる、主要なLLMプロバイダーおよびローカルモデルとの連携。
- 05カスタムコンポーネントの構築と共有に使える、一貫性のあるコンポーネントインターフェース。
ユースケース
- 非公開のドキュメントコレクションを対象とする検索拡張生成システムの構築。
- 企業コンテンツを対象とするセマンティック検索や質問応答の作成。
- ツールを利用する自律型またはマルチエージェントのワークフロー開発。
- Hayhooksを使った、LLMパイプラインのHTTPまたはMCPサービスとしてのデプロイ。
クイックスタート
- 1
pipでHaystackをインストールする
pip install haystack-ai - 2
最新機能を試すには、必要に応じてnightlyプレリリースをインストールする
pip install --pre haystack-ai - 3
ドキュメントの「Get Started Guide」を読んで、初めてのLLMアプリケーションを作成する
使う前に知っておきたいこと
- モデルベンダーなど、一部のインテグレーションでは別途APIキーまたはアカウントが必要です。
トピック
よくある質問
- haystack とは?
- モジュール型パイプラインとエージェントワークフローで、RAG、検索、エージェント向けの本番運用可能なLLMアプリケーションを構築するオープンソースPythonフレームワーク。 Haystackは、Pythonで書かれたオープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。モジュール型パイプラインとエージェントワークフローを組み合わせてLLMアプリケーションを構築でき、ドキュメントの取得、ランキング、ルーティング、メモリへの保存、モデルへの受け渡しを明示的に制御できます。
- haystack は無料で使えますか?ライセンスは?
- haystack は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- haystack は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。haystack の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- haystack は何に使えますか?
- 非公開のドキュメントコレクションを対象とする検索拡張生成システムの構築。 企業コンテンツを対象とするセマンティック検索や質問応答の作成。 ツールを利用する自律型またはマルチエージェントのワークフロー開発。 Hayhooksを使った、LLMパイプラインのHTTPまたはMCPサービスとしてのデプロイ。
- haystack のインストール方法は?
- pipでHaystackをインストールする: pip install haystack-ai 最新機能を試すには、必要に応じてnightlyプレリリースをインストールする: pip install --pre haystack-ai ドキュメントの「Get Started Guide」を読んで、初めてのLLMアプリケーションを作成する
- haystack はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/deepset-ai/haystack
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
チャット履歴を再生するだけでなく、記憶を保存・想起・振り返ることで、AIエージェントが時間とともに学習できるようにするメモリシステムです。
Google製のコードファーストなPythonフレームワーク。Geminiに最適化されつつ、モデルを問わずAIエージェントの構築・評価・デプロイに使えます。
PythonとTypeScriptで、ツール、MCP、メモリ、モデルのポータビリティを備えたAIエージェントを構築・実行するためのオープンソースSDK。
会話履歴をそのまま保存し、セマンティック検索で取得するローカルファーストのAIメモリシステム。MCPサーバーとCLIを提供します。
文書をエンティティと関係性に分解してインデックス化し、LLMによる検索拡張回答を実現する軽量な知識グラフRAGフレームワーク兼サーバー。