Pathway简介
Pathway是一个功能强大的Python ETL(Extract, Transform, Load)框架,专为流处理、实时分析、LLM(大型语言模型)管道和RAG(检索增强生成)应用而设计。它为开发者提供了一个易于使用的Python API,使其能够无缝集成各种流行的Python机器学习库。Pathway的代码既灵活又稳健,可以在开发和生产环境中使用,有效处理批处理和流式数据。
核心特性
Pathway的核心优势在于其versatility(多功能性)和robustness(稳健性)。同一段Pathway代码可以用于本地开发、CI/CD测试、运行批处理作业、处理流回放以及处理实时数据流。这种灵活性使得开发者能够在不同场景下复用代码,大大提高了开发效率。
Pathway由可扩展的Rust引擎提供支持,该引擎基于Differential Dataflow技术,能够执行增量计算。虽然Pathway代码是用Python编写的,但它实际上是由Rust引擎运行的,这使得Pathway能够支持多线程、多进程和分布式计算。整个数据处理管道都保持在内存中,可以轻松地使用Docker和Kubernetes进行部署。
安装和使用
Pathway要求Python 3.10或更高版本。可以使用pip轻松安装Pathway:
pip install pathway
使用Pathway非常简单,只需导入即可:
import pathway as pw
然后,你就可以轻松创建数据处理管道,让Pathway处理更新。一旦创建了管道,只需一行命令即可在流式数据上启动计算:
pw.run()
主要应用场景
1. 事件处理和实时分析管道
Pathway凭借其统一的批处理和流处理引擎,以及完全的Python兼容性,使数据处理变得异常简单。它是各种数据处理管道的理想解决方案,包括:
- 实时ETL
- 带告警功能的事件驱动管道
- 实时分析
- 从批处理到流处理的无缝切换
2. 实时LLM和RAG管道
Pathway提供了专门的LLM工具集,用于构建LLM和RAG管道。它包含了最常用的LLM服务和实用工具的封装,使得使用LLM和RAG管道变得极其简单。一些值得尝试的示例包括:
- LLM驱动的数据管道
- 非结构化数据到SQL的实时转换
- 使用Ollama和Mistral AI的私有RAG
- 自适应RAG
- 使用GPT-4的多模态RAG
特色功能
-
广泛的连接器支持: Pathway提供了连接外部数据源的连接器,如Kafka、GDrive、PostgreSQL和SharePoint等。通过Airbyte连接器,它可以连接300多种不同的数据源。
-
无状态和有状态转换: Pathway支持有状态转换,如连接、窗口化和排序。它直接在Rust中实现了许多转换。除了提供的转换外,你还可以使用任何Python函数。
-
持久化: Pathway提供持久化功能来保存计算状态,允许在更新或崩溃后重启管道。
-
一致性: Pathway为你处理时间,确保所有计算保持一致。它通过在新数据点进入系统时更新结果来管理延迟和乱序点。
-
可扩展的Rust引擎: 借助Pathway的Rust引擎,你可以摆脱Python通常施加的限制,轻松进行多线程、多进程和分布式计算。
-
LLM辅助工具: Pathway提供了LLM扩展,包含所有将LLM与数据管道集成所需的实用工具(LLM包装器、解析器、嵌入器、拆分器),包括内存中实时向量索引,以及与LlamaIndex和LangChain的集成。
部署选项
本地部署
Pathway项目可以像普通Python脚本一样运行:
$ python main.py
Pathway还提供了一个监控仪表板,允许你跟踪每个连接器发送的消息数量和系统延迟。
Docker部署
Pathway可以轻松使用Docker运行。你可以使用官方的Pathway Docker镜像,或者基于标准Python镜像构建自己的镜像。
Kubernetes和云部署
Docker容器非常适合在云端使用Kubernetes进行部署。对于需要扩展Pathway应用程序的用户,Pathway提供了企业版本,专为端到端数据处理和实时智能分析而设计。它使用云端分布式计算进行扩展,并支持分布式Kubernetes部署,配有外部持久化设置。
性能优势
Pathway旨在超越为流式和批处理数据处理任务设计的最先进技术,包括Flink、Spark和Kafka Streaming。它还使得许多其他流式框架不容易支持的算法/UDF在流式模式下的实现成为可能(特别是时态连接、迭代图算法、机器学习例程)。
结语
Pathway作为一个强大的Python ETL框架,为实时数据处理和AI应用提供了一个全面的解决方案。它的易用性、灵活性和高性能使其成为构建现代数据管道和AI应用的理想选择。无论是处理大规模流数据、构建复杂的LLM管道,还是实现高效的实时分析,Pathway都能满足各种复杂的数据处理需求。随着数据驱动决策和AI应用的日益普及,Pathway无疑将在未来的数据处理和AI领域扮演越来越重要的角色。
