AdalFlow 핵심 기능 — 문서 인덱스와 컴포넌트
AdalFlow 핵심 기능
AdalFlow 문서 인덱스 기준으로 주요 기능을 볼게요. 핵심은 '구축(Building)'과 '자동 최적화(Auto-Optimization)' 두 축이에요.
빌딩 블록
Component— 태스크 파이프라인의 기본 클래스. 최소한의 추상화로 최대 커스터마이징 제공 (PyTorch의 nn.Module과 유사)DataClass— LLM과의 데이터 상호작용 (DSPy의 입력/출력 필드에서 영감)- 모델 제공자 — 한 인터페이스로 여러 제공자·모델 접근
모델 제공자
같은 인터페이스로 많은 제공자·모델에 접근할 수 있어요. OpenAI, Anthropic, Google 등. 모델 클라이언트는 OpenAIClient 같은 걸로 지정하고 model_kwargs로 모델·파라미터를 설정해요.
자동 최적화
Parameter—PROMPT(텍스트 기울기 기반 프롬프트 튜닝),DEMO(few-shot 데모)Generator— 파이프라인에 Parameter 전달AdalComponent— 태스크 파이프라인과 트레이너의 인터프리터. 훈련·검증 스텝, 옵티마이저, 평가자, 손실 함수, 역전파 엔진, 티쳐 제너레이터 정의Trainer— 진단·시각화·디버그·훈련
추적·Human-in-the-Loop
별도 API 없이 Tracing·Human-in-the-Loop 기능을 제공해요. MLflow 연동도 가능해요.
모델 무관성
RAG·에이전트·고전 NLP까지 한 프레임워크에서. 모델을 바꾸고 싶으면 config로 전환하면 돼요.