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一、软件介绍

文末提供程序和源码下载

       Superduper开源程序 是一个基于 Python 的框架，用于在您自己的数据上构建端到端 AI 数据工作流和应用程序，并与主要数据库集成。它支持最新的技术和技巧，包括LLMs向量搜索、RAG、多模态以及经典的 AI 和 ML 范式。开发人员可以通过构建组合和声明性对象来利用 Superdoper，这些对象将部署、编排和版本控制等细节外包给 Superduper 引擎。这使开发人员可以完全避免实施 MLOps、ETL 管道、模型部署、数据迁移和同步。使用 Superduper 就是简单的“CAPE”：连接到您的数据，将任意 AI 应用于该数据，在任意数据上打包和重用应用程序，并对生成的 AI 输出和数据执行 AI 数据库查询和预测。

连接

db = superduper('mongodb|postgres|mysql|sqlite|duckdb|snowflake://<your-db-uri>')

 应用

listener = MyLLM('self_hosted_llm', architecture='llama-3.2', postprocess=my_postprocess).to_listener('documents', key='txt')
db.apply(listener)

 包

application = Application('my-analysis-app', components=[listener, vector_index])
template = Template('my-analysis', component=app, substitutions={'documents': 'table'})
template.export('my-analysis')

 执行

query = db['documents'].like({'txt', 'Tell me about Superduper'}, vector_index='my-index').select()
query.execute()
Superduper 可以在任何地方运行;您还可以联系我们，了解有关将 Superduper 工作流大规模投入生产的企业平台的更多信息。

二、Superduper 支持什么？

       Superduper 足够灵活，可以支持大量的 AI 技术和范式。我们在 plugins 和 templates 目录中提供了一系列预构建的功能。特别是，当 AI 和数据需要以持续和紧密集成的方式交互时，Superduper 表现出色。以下是一些说明性示例，您可以从我们的模板中试用：

语义多模态向量搜索（图像、文本、视频）
具有特殊要求的检索增强生成（数据获取涉及语义搜索以及业务规则和预处理）
LLM对数据库托管数据进行微调
使用多模态数据进行迁移学习
我们希望与热情的开发人员建立联系，为 Superduper 开源中提供的令人惊叹的预构建模板和工作流程做出贡献。请通过贡献问题和拉取请求来加入讨论！

三、核心功能

1. 创建一个由您自己的 Superduper data-AI 连接/数据层
2. databackend （数据库/ datalake/ 数据仓库）
3. 元数据存储（与 DataBackEnd 相同或其他）
4. artifact store （用于存储大型对象）
5.  计算实现
6. 使用声明式编程模型构建复杂的功能单元 （ Component ），该模型使用一组简单的基元和基类与 databackend 中的数据紧密集成。
7. 构建更大的功能单元，将多个相互关联的 Component 实例包装到一个 AI 数据 Application 中
8. 重用经过实战检验 Component 的 实例 Model 和 使用 Template 的 Application 实例，为开发人员提供了一个简单的起点，以便开始困难的 AI 实施
9. 透明、可读、Web 友好且高度可移植的序列化协议“Superduper-protocol”，用于传达实验结果，使 Application 世系和版本控制易于遵循，并创建从 AI 世界到数据库/类型数据世界的优雅 segway。
10. 使用 Model 实例输出和主要数据后端数据的组合来执行查询，以支持最新一代的 AI 数据应用程序，包括各种形式的矢量搜索、RAG 等等。

四、主要优势

 极大的灵活性

将任何基于 Python 的 AI 模型、来自生态系统的 API 与最成熟、经过实战检验的数据库和仓库相结合;Snowflake、MongoDB、Postgres、MySQL、SQL Server、SQLite、BigQuery 和 Clickhouse 都受支持。

无缝集成，避免 MLOps

无需使用声明性和组合性 Superduper 组件实现 MLOps，这些组件指定模型和数据应达到的最终状态。

提升代码的可重用性和可移植性

将组件打包为模板，公开在社区和组织中重用和交流 AI 应用程序所需的关键参数。

 节省成本

实现向量搜索和嵌入生成，而无需专用的向量数据库。在自托管模型和 API 托管模型之间轻松切换，无需更改重大代码。

无需任何额外工作即可迁移到生产环境

Superduper 的 REST API 允许提供已安装的模型，而无需额外的开发工作。对于企业级可扩展性、故障保护、安全性和日志记录，使用 Superduper 创建的应用程序和工作流程可以在 Superduper enterprise 上一键部署。

main 分支中有哪些新增功能？
我们正在开发即将发布的 0.5.0 .在此版本中，我们将提供：

用于更新已应用组件的正常更新架构
这意味着更改 Prompt 或 parameter Component 并不意味着从头开始所有组件。这也为回滚和版本固定奠定了基础。

利用 Template 类的智能表单构建器
这将允许开发人员将其应用程序公开为无代码接口。

基于 Python 原生类型注释的序列化
from superduper import typing as t

class MyPDF:
    path: t.File
    my_func: t.Blob
    my_other_func: t.Pickle

五、 开始安装

安装：

pip install superduper-framework
查看可用的预构建模板：

superduper ls
连接并应用预构建的模板：

（注意：预构建的模板仅受 Python 3.10 支持;您可以使用 Python 3.11+ 中的所有其他功能。

# e.g. 'mongodb://localhost:27017/test_db'
SUPERDUPER_DATA_BACKEND=<your-db-uri> superduper apply simple_rag
对结果执行查询或预测：

from superduper import superduper
db = superduper('<your-db-uri>')  # e.g. 'mongodb://localhost:27017/test_db'
db['rag'].predict('Tell me about superduper')
在 Superduper 界面中查看和监控所有内容。从命令行：

superduper start
完成这些之后，您就可以构建自己的组件、应用程序和模板了！

首先将现有模板复制到您自己的开发环境：

superduper bootstrap <template_name> --destination templates/my-template
编辑 build.ipynb 笔记本，以构建您自己的功能。

当前支持的数据存储

MongoDB MongoDB 数据库
MongoDB Atlas
Snowflake 雪花
PostgreSQL PostgreSQL 数据库
MySQL MySQL （MySQL的
SQLite
DuckDB DuckDB 数据库
Google BigQuery 谷歌 BigQuery
Microsoft SQL Server (MSSQL)
Microsoft SQL Server （MSSQL）
ClickHouse 点击屋

六、软件下载

夸克网盘分享

本文信息来源于GitHub作者地址：GitHub - superduper-io/superduper: Superduper: Build end-to-end AI applications and agent workflows on your existing data infrastructure and preferred tools - without migrating your data.