AI開発ツール
deepset-ai/haystack
Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
説明は日本語要約またはGitHubの原文です。
現在の推移スコア
スター
2.7万
同期後 +25
コミット
71
選択期間内
活動中の貢献者
23
+0%
クローズ済みIssue
13
解決時間の入力値 351.9時間
記録された推移
日ごとの変化を確かめる。
日次の推移履歴を読み込み中です。
スコアの根拠
内訳まで確かめられるスコア。
各指標を重み付けして合計します。GitHubの上限付きサンプルであり、活動の全件数や採用実績を示すものではありません。
開発活動40.0 / 40 点
7日間にコミット 71件、作成PR 55件、クローズ済みIssue 13件をサンプル取得。
24 + 22 × ln(1 + 週換算の加重活動量)。活動量 = コミット + 作成PR × 2 + クローズ済みIssue。 指標を0〜100に収め、40%を掛けます。
貢献者の広がり25.0 / 25 点
7日間の貢献者サンプル 23人。貢献者増加率の入力値 0%。
24 + 25 × ln(1 + 貢献者 × √(7 / 日数)) + 増加率 × 0.15。増加率は30日間の窓から計算し、上限付きサンプルには中立値0を使用。 指標を0〜100に収め、25%を掛けます。
Issueの解決5.8 / 20 点
解決時間の入力値 351.9時間。
105 − 9 × log₂(1 + 時間)。クローズ済みIssueのサンプルであり初回応答時間ではありません。解決実績がない場合は168時間を使用。 指標を0〜100に収め、20%を掛けます。
リリース頻度11.3 / 15 点
リリース間隔の入力値 6日。
105 − リリース間隔（日） × 5。公開リリースが2件未満の場合は最後のpushからの経過時間を代用。 指標を0〜100に収め、15%を掛けます。
3300 フォーク
派生プロジェクト
152 未解決Issue
コミュニティの要望
リリース間隔 6日
公開ペース