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File metadata and controls

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PySpur

PySpurはPython製のAIエージェントビルダーです。AIエンジニアはこれを利用してエージェントを構築し、ステップバイステップで実行し、過去の実行結果を検証します。

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hero.mp4

��️ なぜ PySpur なのか？

  • ✅ テスト駆動型: ワークフローを構築し、テストケースを実行し、反復します。
  • 👤 ヒューマンインザループ: 人間の承認または拒否を待つ永続的なワークフロー。
  • 🔄 ループ: メモリを活用した反復的なツール呼び出し。
  • 📤 ファイルアップロード: ファイルのアップロードやURLの貼り付けによりドキュメントを処理します。
  • 📋 構造化された出力: JSONスキーマ用のUIエディタ。
  • 🗃️ RAG: データを解析、分割、埋め込み、そしてVector DBにアップサートします。
  • 🖼️ マルチモーダル: ビデオ、画像、オーディオ、テキスト、コードに対応。
  • 🧰 ツール: Slack、Firecrawl.dev、Google Sheets、GitHubなど多数。
  • 🧪 評価: 実際のデータセットでエージェントを評価します。
  • 🚀 ワンクリックデプロイ: APIとして公開し、どこにでも統合可能。
  • 🐍 Pythonベース: 単一のPythonファイルを作成するだけで新しいノードを追加できます。
  • 🎛️ どのベンダーにも対応: 100以上のLLMプロバイダー、エンベッダー、Vector DBに対応。

⚡ クイックスタート

これは最も迅速なスタート方法です。Python 3.11以上が必要です。

  1. PySpurのインストール:

    pip install pyspur

  2. 新しいプロジェクトの初期化:

    pyspur init my-project
cd my-project

    これにより、.envファイルを含む新しいディレクトリが作成されます。

  3. サーバーの起動:

    pyspur serve --sqlite

    デフォルトでは、SQLiteデータベースを使用して http://localhost:6080 でPySpurアプリが起動します。より安定した動作を求める場合は、.envファイルにPostgresのインスタンスURLを設定することを推奨します。

  4. [オプション] 環境設定とAPIキーの追加:

    • アプリUI: APIキータブに移動して各プロバイダーのキー（OpenAI、Anthropicなど）を追加
    • 手動設定: .envファイルを編集（推奨：postgresを設定）し、pyspur serveで再起動

✨ 主な利点

ヒューマンインザループブレークポイント:

これらのブレークポイントは到達時にワークフローを一時停止し、人間が承認するとすぐに再開します。 品質保証が必要なワークフローに人間の監視を可能にします：ワークフローが進む前に重要な出力を検証します。

HIL.mp4

ノードレベルでのデバッグ:

visualization.mp4

マルチモーダル（ファイルアップロードまたはURL貼り付け）

PDF、ビデオ、オーディオ、画像、…

multimodal.mp4

ループ

Loops

RAG

ステップ 1) ドキュメントコレクションの作成（チャンク分割＋解析）

RAG_1.mp4

ステップ 2) ベクターインデックスの作成（埋め込み＋Vector DBアップサート）

RAG_2.mp4

モジュール式ビルディングブロック

blocks.mp4

最終パフォーマンスの評価

evals.mp4

近日公開予定：自己改善

optimization.mp4

🛠️ PySpur 開発環境セットアップ

[ Unix系システムでの開発向けの手順です。Windows/PCでの開発はサポートされていません ]

開発のためには、以下の手順に従ってください：

  1. リポジトリのクローン:

    git clone https://github.com/PySpur-com/pyspur.git
cd pyspur

  2. docker-compose.dev.ymlを使用して起動:

    docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build -d

    これにより、開発用にホットリロードが有効なPySpurのローカルインスタンスが起動します。

  3. セットアップのカスタマイズ: 環境設定のために .env ファイルを編集してください。デフォルトでは、PySpurはローカルのPostgreSQLデータベースを使用しています。外部データベースを使用する場合は、.env 内の POSTGRES_* 変数を変更してください.

⭐ サポート

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