VectorWave - framework tự động lưu/cache đầu vào và đầu ra của hàm Python vào Vector DB chỉ với một dòng decorator

Xin chào, tôi xin giới thiệu VectorWave, một framework mã nguồn mở giúp tự động lưu trữ và quản lý dữ liệu thực thi của các hàm/phương thức Python vào cơ sở dữ liệu vector (Weaviate).

Dự án này bắt đầu từ trải nghiệm thấy việc xây dựng pipeline thu thập dữ liệu, embedding và logging khá phiền phức khi xây dựng hệ thống RAG hoặc tạo ứng dụng LLM.

Github: https://github.com/cozymori/vectorwave

VectorWave là gì?
VectorWave sử dụng decorator @vectorize để tự động embedding mã nguồn của hàm, docstring, giá trị đầu vào/đầu ra khi thực thi, v.v. và lưu chúng vào Vector DB mà không cần cấu hình phức tạp. Qua đó, nó cho phép "tìm kiếm ngữ nghĩa cho quá trình thực thi mã" và "semantic caching".

Các tính năng chính
Seamless Auto-Vectorization:

Chỉ cần gắn một decorator @vectorize, metadata của hàm (tĩnh) và log thực thi (động) sẽ tự động được lưu vào Vector DB.

Semantic Caching (giảm chi phí):

Với các hàm có chi phí cao như gọi LLM, hệ thống sẽ trả về kết quả đã cache dựa trên độ tương đồng ngữ nghĩa (Semantic Similarity) của giá trị đầu vào, từ đó giảm mạnh chi phí API và độ trễ (Latency).

Tài liệu hóa tự động bằng AI:

LLM tự động tạo search_description của hàm, v.v. để nâng cao chất lượng tìm kiếm và giảm gánh nặng tài liệu hóa cho lập trình viên.

Theo dõi phân tán (Distributed Tracing):

Kết hợp với @trace_span để gom các workflow phức tạp vào một trace_id, từ đó có thể trực quan hóa và giám sát luồng thực thi.

Auto-Injection:

Có thể áp dụng monitoring/logging bằng cách inject tính năng từ bên ngoài mà không cần sửa mã logic nghiệp vụ hiện có.

Docs: https://cozymori.github.io/vectorwave-docs/
Bạn có thể xem chi tiết trong tài liệu ở trên.

Rất mong nhận được nhiều phản hồi và đóng góp, và nếu thấy hay thì mong bạn cho dự án một ngôi sao!