📱Preswald.

Preswald — это полнофункциональная платформа для построения, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными. В одном мощном SDK объединены загрузка, хранение, трансформация и визуализация данных.

🔹Особенности:

🔘Простота кода — мощные приложения с минимальным Python и SQL.

🔘Полный цикл — от загрузки и ETL до визуализации в одной платформе.

🔘Эффективность — без лишней сложности современных дата-стеков.

🔘Гибкость — подключение CSV, JSON, Parquet и SQL-баз за секунды.

🔘Кастомизация — изменяйте стиль и бренд через preswald.toml.

🔘Запуск в один клик — развертывание локально и в облаке за пару команд.

🔻Начало работы:

1️⃣Установите Preswald:

pip install preswald

2️⃣Создайте новый проект:

preswald init my_project
cd my_project

3️⃣Напишите первое приложение:

from preswald import text, view
import pandas as pd

text("# Добро пожаловать в Preswald")
df = pd.read_csv("data.csv")
view(df)

4️⃣Запустите приложение:

preswald run hello.py

#Preswald #Python #DataScience #SQL #MachineLearning #Cloud #ETL #NoCode #LowCode #BigData

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/StructuredLabs/preswald

📱UltraRAG.

UltraRAG — это легковесный фреймворк для разработки RAG‑систем на базе Model Context Protocol (MCP), созданный совместно THUNLP (Tsinghua University), NEUIR (Northeastern University), OpenBMB и AI9stars.

🔹Основные особенности:

🔘Низкий барьер входа — сложные пайплайны с ветвлениями, циклами и итерациями описываются в десятках строк YAML вместо сотен строк кода.

🔘Визуальный IDE, а не чат — конструктор пайплайнов с двунаправленной синхронизацией «Canvas ↔️ Code», интерактивной отладкой, настройкой промптов и встроенным управлением базами знаний.

🔘Модульная архитектура — Retriever, Generation и другие компоненты работают как независимые MCP-серверы, легко интегрируются и переиспользуются.

🔘Один клик до продакшена — пайплайн мгновенно превращается в интерактивный веб-интерфейс без лишнего кода.

🔘Для исследователей — готовые датасеты, стандартные воркфлоу, визуальная аналитика экспериментов и Case Study для отладки каждого шага.

🔘Deep Research Pipeline — интеграция с AgentCPM-Report позволяет автоматически собирать многошаговый поиск в длинные аналитические отчёты.

#UltraRAG #RAG #MCP #LLM #AI #DeepResearch #Python #NoCode #MLOps #RetrievalAugmentedGeneration #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG