风大时,要表现逆的风骨;风小时,要表现顺的悠然。——刘墉《逆风与顺风》
https://github.com/pathwaycom/pathway
Pathway:流式 ETL、实时分析与 LLM/RAG 管道的 Python 超级框架
在大数据与AI时代,流处理、实时分析和大模型(LLM)管道已成为企业级数据平台的“标配需求”。你是否曾为 Kafka/流式数据收集、机器学习在线推理、ETL调度、RAG(检索增强生成)等场景头疼?Pathway,一个开源的 Python ETL 框架,正在用极简代码、超强性能、丰富功能,重新定义数据管道的开发体验。
一、项目简介
- 项目地址:pathwaycom/pathway
- 官网:https://pathway.com
- 一句话描述:Python ETL framework for stream processing, real-time analytics, LLM pipelines, and RAG.
- 主语言:Python(部分 Rust 性能核心)
- Star:48089+
- Forks:1407+
- 标签:
etlstream-processingreal-timedata-pipelinesllmragiot-analyticskafkamachine-learning-algorithms
二、Pathway 能做什么?
1. 流处理与实时分析
- 支持 Kafka、文件、数据库、IoT 等多种数据源的流式接入
- 自动处理数据流的窗口、聚合、去重、联结等复杂操作
- 秒级实时分析与监控,适合金融风控、电商推荐、IoT告警等场景
2. ETL 管道与批量处理
- 轻松实现数据抽取、转换、加载(ETL)流程
- 支持批量数据与流式数据混合处理
- 管道定义简洁,支持模块化复用
3. LLM/RAG 管道集成
- 原生支持大模型(LLM)推理、检索增强生成(RAG)等AI场景
- 可将流数据与 AI 服务(如 OpenAI、Qwen、Claude)无缝对接
- 适合智能问答、在线推荐、文本分析等场景
4. 高性能与可扩展性
- 核心计算部分用 Rust 实现,保证大规模流处理下的稳定与吞吐
- 分布式架构,支持弹性扩容与高可用
三、典型代码案例
1. 快速定义一个流式 ETL 管道
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2. 集成 RAG/LLM 管道
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四、特色亮点
- 一站式 ETL+AI:无缝集成数据流、批量分析与大模型推理
- 极简 API:Pythonic 代码风格,易学易用
- 性能极致:Rust 内核,流处理/分析高效稳定
- 生态丰富:支持 Kafka、Postgres、S3、WebSocket、文件系统等主流数据源
- 企业级支持:高可用、弹性扩容、生产环境友好
五、适用场景
- 实时电商分析、金融风控、IoT监控
- 企业级大模型问答、RAG智能推荐、智能客服
- 数据中台、数据湖、批/流混合 ETL
- 需要高性能、高可用数据管道的团队与企业
六、社区与生态
- 4.8万+ Star,1400+ Fork,社区活跃
- 持续更新,支持 PR、Issue 反馈与共建
- 文档丰富,易于入门和深度开发
七、总结
Pathway 是现代数据管道、流处理、AI集成的“全能框架”。无论你是数据工程师、AI工程师、业务团队还是创新创业者,都能用 Pathway 低门槛、高性能地构建实时数据流、ETL流程和大模型应用。数据与AI的未来,从 Pathway 开始!
项目主页:https://github.com/pathwaycom/pathway
官网:https://pathway.com
Star:48089+,数据与AI管道的首选利器!