Pathway Python实时数据处理框架 – 基于Rust的高性能流处理与LLM集成方案

Pathway：Python实时数据处理框架，支持流处理、实时分析和LLM管道

你是否曾经为处理实时数据流、构建复杂的ETL管道或集成LLM应用而感到头疼？Pathway的出现，旨在彻底解决这些问题。它是一个基于Python的实时数据框架，可以帮助开发者无缝处理批量和流式数据，并轻松构建AI驱动的数据管道。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Pathway项目forks数：1117

Pathway项目目录截图

Pathway项目核心亮点

🚀 极致性能：基于Rust引擎构建，采用Differential Dataflow技术，性能超越Flink、Spark等主流流处理框架。
🐍 全Python兼容：提供简洁的Python API，可轻松集成任何Python ML库和自定义函数，开发体验友好。
⏰ 实时处理能力：原生支持流式数据处理，自动处理乱序和延迟数据，确保计算结果的时序一致性。
🤖 LLM原生支持：内置LLM工具包，提供实时向量索引、文本分割、嵌入等能力，轻松构建RAG应用。

Pathway项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Pathway：

1. 安装：

   pip install -U pathway

2. 编写第一个实时处理程序：

   import pathway as pw
   # 读取CSV数据
   input_table = pw.io.csv.read("./input/")
   # 实时过滤和聚合
   result_table = input_table.filter(
   input_table.value >= 0
   ).reduce(
   sum_value=pw.reducers.sum(input_table.value)
   )
   # 输出结果
   pw.io.jsonlines.write(result_table, "output.jsonl")
   # 启动计算
   pw.run()

3. 运行你的程序：

   python your_script.py

Pathway项目应用场景

实时ETL处理：企业可以使用Pathway构建实时数据管道，从Kafka、PostgreSQL等数据源实时抽取、转换和加载数据。
LLM和RAG应用：开发者能够快速构建基于实时文档的检索增强生成应用，支持多模态数据处理。
实时监控和告警：电商平台可以使用Pathway实时分析用户行为数据，及时发现异常并触发告警。
用户案例：Pathway已被多家企业用于构建实时数据分析平台和AI应用，在性能和开发效率方面获得一致好评。

Pathway项目链接

Pathway GitHub 仓库

Pathway作为一个现代化的实时数据处理框架，不仅提供了卓越的性能表现，还通过Python友好的API降低了开发门槛。无论是处理传统的流式数据还是构建前沿的AI应用，Pathway都能为开发者提供强大而灵活的支持。其独特的内存计算架构和分布式能力，使其成为企业级实时数据处理应用的理想选择。

pathwaycom / pathway项目地址：https://github.com/pathwaycom/pathway

本文地址：https://www.tgoos.com/9413