Python-фреймворк для программирования языковых моделей с помощью модульного кода и алгоритмов, которые оптимизируют промпты и веса вместо ручного написания промптов.
39 тыс.+104 за неделю3,5 тыс.PythonMITОбновлён 24 часа назад
SynaLinks/synalinks
Python-фреймворк в стиле Keras для создания, обучения и развёртывания приложений на базе языковых моделей: RAG-систем, агентов с инструментами и MCP-серверов.
- Звёзды
- 464
- Форки
- 47
- Открытые issues
- 1
- Последний коммит
- 4 часа назад
Что это?
Synalinks — нейросимвольный фреймворк для создания приложений на базе языковых моделей, например RAG-конвейеров, автономных агентов и мультиагентных систем. Программы состоят из модулей, которые задаются через декларативный API в стиле Keras. Благодаря этому для рабочих процессов с языковыми моделями можно использовать ту же структуру, что и для слоёв глубокого обучения.
Программы можно оптимизировать с помощью обучения с подкреплением в контексте, используя привычные вызовы compile, fit, evaluate и predict. Промпты, примеры для few-shot-обучения и другие обучаемые переменные настраиваются отдельно для каждого модуля, без изменения весов модели. Выходные данные ограничены JSON-моделями данных. Программы можно сохранять в формате JSON и развёртывать как REST API с помощью FastAPI или как MCP-серверы с помощью FastMCP.
Фреймворк направляет вызовы моделей через LiteLLM, поэтому провайдеров, таких как OpenAI, Anthropic, Gemini и Ollama, можно менять, указав строковый идентификатор. В комплект входят встроенная графовая база данных и база знаний SQL, изолированная среда выполнения кода агентов и callback-функции для наблюдаемости на базе MLflow.
Ключевые возможности
- 01Композиция модулей для программ с языковыми моделями в стиле Keras.
- 02Обучение с подкреплением в контексте для настройки промптов и примеров few-shot без изменения весов модели.
- 03Выходные данные в формате JSON с ограничениями, заданными моделями данных.
- 04Переключение между моделями разных провайдеров через LiteLLM.
- 05Развёртывание в виде REST API с FastAPI или MCP-серверов с FastMCP.
- 06Встроенные графовая база данных и база знаний SQL для RAG и хранения памяти.
Сценарии использования
- Создание систем генерации с дополнением извлечёнными данными на основе документов или реляционных данных.
- Прототипирование агентов с инструментами и мультиагентных сценариев со структурированными выходными данными.
- Оптимизация промптов для задачи с помощью набора данных и функции вознаграждения.
- Предоставление программы с языковой моделью в виде REST API или MCP-сервера.
В подборках
Темы
#llm#framework#rag#agents#keras#reinforcement-learning#neuro-symbolic#prompt-optimization#context-engineering#in-context-learning
Частые вопросы
- Что такое synalinks?
- Python-фреймворк в стиле Keras для создания, обучения и развёртывания приложений на базе языковых моделей: RAG-систем, агентов с инструментами и MCP-серверов. Synalinks — нейросимвольный фреймворк для создания приложений на базе языковых моделей, например RAG-конвейеров, автономных агентов и мультиагентных систем. Программы состоят из модулей, которые задаются через декларативный API в стиле Keras. Благодаря этому для рабочих процессов с языковыми моделями можно использовать ту же структуру, что и для слоёв глубокого обучения.
- synalinks можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- synalinks распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- synalinks всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в synalinks — 7 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать synalinks?
- Создание систем генерации с дополнением извлечёнными данными на основе документов или реляционных данных. Прототипирование агентов с инструментами и мультиагентных сценариев со структурированными выходными данными. Оптимизация промптов для задачи с помощью набора данных и функции вознаграждения. Предоставление программы с языковой моделью в виде REST API или MCP-сервера.
- Где скачать synalinks?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/SynaLinks/synalinks
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Библиотека для Python в стиле PyTorch, предназначенная для создания LLM-приложений — чат-ботов, RAG-систем и агентов — с автоматической оптимизацией промптов.
4,2 тыс.+1 за неделю389PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 6 дней назад
Готовая к production-платформа RAG с Graph RAG, векторным и полнотекстовым поиском, мультимодальным парсингом и AI-агентами; разворачивается через Docker Compose или Kubernetes.
1,3 тыс.147PythonApache-2.0Обновлён 9 дней назад
Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
149,1 тыс.+407 за неделю25,1 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 21 час назад
Python-фреймворк для создания RAG-приложений, агентов и систем обработки документов, связывающих LLM с вашими данными.
52,8 тыс.+87 за неделю8,5 тыс.PythonMITОбновлён позавчера
Фреймворк на TypeScript для разработки приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, инструментов, эмбеддингов и векторных хранилищ.
18,3 тыс.+22 за неделю3,5 тыс.TypeScriptMITОбновлён 20 часов назад