fenic - Semantic DataFrames cho con người và agent

• Công cụ truy vấn DataFrame kết hợp toán tử kiểu PySpark/SQL (select, filter, join, group_by, agg) và toán tử ngữ nghĩa gọi mô hình ngôn ngữ trong cùng một mô hình truy vấn
  • Chuyển tài liệu/transcript/log/eval trace/ticket/bảng/API thành các hàng có kiểu dữ liệu (typed rows) và quy trình làm việc có thể lặp lại
• Các toán tử AI được tích hợp sẵn trong mô hình truy vấn như extract, classify, summarize, embed, semantic join, hoạt động như các toán tử có schema và kiểu dữ liệu
  • Chạy bộ lọc thông thường trước bộ lọc ngữ nghĩa, đồng thời giảm các lần gọi LLM không cần thiết và chi phí bằng batch tự động, rate limiting, retry và caching
• Bản thân pipeline là đầu ra — có thể kiểm tra bằng lineage theo từng hàng, explain, và chỉ số token/chi phí theo từng truy vấn
  • Có thể chạy lại nhờ thực thi trì hoãn và caching, đồng thời có thể nâng cấp thành bảng/view/công cụ MCP được đặt tên
  • Kết quả khám phá không biến mất trong lịch sử chat mà được lưu lại dưới dạng code/dữ liệu/pipeline
• Gắn văn bản phi cấu trúc vào schema Pydantic để trả về các cột có cấu trúc có thể truy vấn
  • Hỗ trợ join theo ngữ nghĩa thay vì theo khóa chính xác (semantic join)
  • Xử lý Markdown/Transcript/JSON(jq)/HTML/embedding như các kiểu logic hạng nhất, đồng thời hỗ trợ phân tích PDF
  • Hỗ trợ đọc dữ liệu CSV·Parquet từ S3/Hugging Face
• Có bộ lập kế hoạch truy vấn và lớp thực thi suy luận riêng, đồng thời tận dụng Polars/DuckDB cho các phép toán dữ liệu thông thường
  • Trao đổi dữ liệu bằng Apache Arrow và có thể chạy đơn giản trong môi trường cục bộ
• Tập trung vào thực thi bất đồng bộ/retry + backoff/caching/kiểm tra kiểu để xử lý các đặc tính riêng của suy luận như rate limit/timeout/đầu ra không xác định
• Được thiết kế để con người và agent cùng viết/kiểm tra/tái sử dụng một pipeline
  • Cung cấp fenic skill install cho coding agent và trình kiểm tra tĩnh fenic check
• Đăng ký pipeline như công cụ trong catalog và công khai qua MCP
  • Chuyển pipeline dữ liệu thành công cụ có kiểu dữ liệu để agent có thể gọi
  • Tự định nghĩa là context engineering khai báo dành cho agent
• Tách rời (decoupled) suy luận batch nặng ra khỏi runtime của agent
  • Mang lại agent dễ dự đoán hơn, phản hồi tốt hơn và cải thiện việc sử dụng tài nguyên
• Giấy phép Apache-2.0