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SynaLinks

SynaLinks/synalinks

RAG 시스템, 도구를 사용하는 에이전트, MCP 서버 등 LM 기반 앱을 구축·학습·배포하는 Keras 스타일 Python 프레임워크입니다.

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4시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Synalinks는 RAG 파이프라인, 자율 에이전트, 멀티 에이전트 시스템 같은 언어 모델 애플리케이션을 구축하기 위한 뉴로심볼릭 프레임워크입니다. 프로그램은 선언형 Keras 유사 API로 모듈을 조합해 구성하므로, 딥러닝 레이어에 사용하는 구조를 LM 워크플로에도 적용할 수 있습니다.

익숙한 compile, fit, evaluate, predict 호출을 사용해 인컨텍스트 강화 학습으로 프로그램을 최적화할 수 있습니다. 모델 가중치를 변경하지 않고 모듈별로 프롬프트, 퓨샷 예제 및 기타 학습 가능한 변수를 조정합니다. 출력은 JSON 데이터 모델에 맞게 제한할 수 있으며, 프로그램을 JSON으로 저장해 FastAPI를 사용한 REST API나 FastMCP를 사용한 MCP 서버로 배포할 수 있습니다.

프레임워크는 LiteLLM을 통해 모델 호출을 라우팅하므로 OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama 같은 공급자를 문자열 식별자만으로 전환할 수 있습니다. 임베디드 그래프 데이터베이스와 SQL 지식 베이스, 에이전트 코드 실행을 위한 샌드박스 런타임, MLflow 기반 관측성 콜백도 포함합니다.

핵심 기능

  • 01LM 프로그램을 위한 Keras 스타일 모듈 조합.
  • 02모델 가중치를 변경하지 않고 프롬프트와 퓨샷 예제를 조정하는 인컨텍스트 강화 학습.
  • 03데이터 모델로 정의하는 제약된 JSON 출력.
  • 04LiteLLM을 통해 다양한 공급자의 모델로 전환.
  • 05FastAPI를 사용한 REST API 또는 FastMCP를 사용한 MCP 서버로 배포.
  • 06RAG와 메모리를 위한 임베디드 그래프 데이터베이스 및 SQL 지식 베이스.

활용 사례

  • 문서 또는 관계형 데이터를 대상으로 하는 검색 증강 생성 시스템 구축.
  • 구조화된 출력을 사용하는 도구 기반 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로 프로토타이핑.
  • 데이터셋과 보상 함수를 사용해 특정 작업에 맞게 프롬프트 최적화.
  • LM 프로그램을 REST API 또는 MCP 서버로 제공.

포함된 컬렉션

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱강화학습 프레임워크와 학습 환경앱과 웹사이트를 만드는 프레임워크

토픽

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자주 묻는 질문

synalinks은(는) 무엇인가요?
RAG 시스템, 도구를 사용하는 에이전트, MCP 서버 등 LM 기반 앱을 구축·학습·배포하는 Keras 스타일 Python 프레임워크입니다. Synalinks는 RAG 파이프라인, 자율 에이전트, 멀티 에이전트 시스템 같은 언어 모델 애플리케이션을 구축하기 위한 뉴로심볼릭 프레임워크입니다. 프로그램은 선언형 Keras 유사 API로 모듈을 조합해 구성하므로, 딥러닝 레이어에 사용하는 구조를 LM 워크플로에도 적용할 수 있습니다.
synalinks은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
synalinks은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
synalinks은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. synalinks의 마지막 커밋은 2026년 11월 7일입니다.
synalinks은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
문서 또는 관계형 데이터를 대상으로 하는 검색 증강 생성 시스템 구축. 구조화된 출력을 사용하는 도구 기반 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로 프로토타이핑. 데이터셋과 보상 함수를 사용해 특정 작업에 맞게 프롬프트 최적화. LM 프로그램을 REST API 또는 MCP 서버로 제공.
synalinks은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/SynaLinks/synalinks

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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