pathwaycom/pathway

Python ETL-фреймворк для потоковой обработки, аналитики в реальном времени, LLM-пайплайнов и RAG.

Данные⭐ 62 251Pythonпоследний релиз: v0.32.1
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

Pathway — это Python-фреймворк для потоковой обработки данных (stream processing) и ETL, работающий на мощном движке Rust.

Зачем нужен

Инструмент позволяет писать код один раз и использовать его как для пакетной обработки (batch), так и для потоковой (streaming), обеспечивая инкрементальные вычисления в памяти. Это упрощает разработку и поддержку систем реального времени, так как не требует переписывания логики при смене режима обработки.

Что можно реализовать

  • Потоковая аналитика и мониторинг событий в реальном времени
  • Построение конвейеров LLM и RAG (Retrieval-Augmented Generation) с живыми данными
  • ETL-процессы с подключением к Kafka, PostgreSQL и Google Drive
  • Обработка неструктурированных данных в SQL on-the-fly

Ключевые возможности

  • Единый код для batch и streaming режимов
  • Высокая производительность за счет движка на Rust и инкрементальных вычислений
  • Встроенные коннекторы к внешним источникам данных
  • Готовые шаблоны для LLM и RAG пайплайнов
  • Простое развертывание через Docker и Kubernetes

👤 Кому подойдёт: Python-разработчики, инженеры данных и AI-инженеры, строящие системы реального времени и LLM-приложения

Релизы

v0.32.1minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Pathway v0.32.1: добавлены коннекторы записи в Chroma, Qdrant, DuckDB, Weaviate и Pinecone, а также кэширование UDF на диск.

  • Added: Добавлен pw.io.chroma.write для синхронизации таблиц Pathway с коллекциями Chroma.
  • Added: Реализован pw.io.qdrant.write с поддержкой атомарных апсертов и гибридного поиска (dense + BM25).
  • Added: Появился pw.io.duckdb.write с режимами потока изменений и снимка, а также опцией освобождения блокировки файла.
  • Added: Добавлен pw.io.weaviate.write с параллельной записью и поддержкой аутентификации.
  • Added: Внедрен pw.io.pinecone.write для работы с плотными и разреженными векторами в RAG-пайплайнах.
  • Added: Функции pw.run и pw.run_all теперь поддерживают параметр udf_cache_directory для хранения кэша UDF в SQLite.