Chidori

Chidori 是一个用于快速构建和部署 AI 工作流的开源工具，旨在帮助开发者、数据科学家和企业快速搭建复杂的 AI 任务流程，并实现高效的执行和调度。Chidori 的核心理念是将 AI 任务模块化，通过可视化界面和代码结合的方式，让用户能够轻松定义、组合和运行各种 AI 模型和服务。

Chidori 提供了一个灵活的工作流引擎，支持多种 AI 模型集成，包括自然语言处理、图像识别、语音处理等。它通过组件化设计，使得用户可以像搭积木一样构建 AI 应用流程，同时支持自定义节点和插件扩展，满足不同场景下的 AI 开发需求。无论是构建聊天机器人、自动化数据处理流程，还是多模型协同推理，Chidori 都能提供强大的支持。

该工具解决了传统 AI 开发中流程复杂、部署困难、维护成本高的问题，为用户节省大量开发时间和资源，同时提升了 AI 项目的可复用性和可维护性。对于希望快速实现 AI 落地的企业和开发者来说，Chidori 是一个理想的工具选择。

使用 Chidori，用户可以通过图形化界面拖拽节点构建流程，也可以通过代码定义工作流逻辑。它支持本地运行，也可以部署在云端，具备良好的可扩展性和高性能执行能力。

—

使用示例

要开始使用 Chidori，首先需要克隆项目仓库并安装依赖：

“`bash
git clone https://github.com/ThousandBirdsInc/chidori.git
cd chidori
pip install -e .
“`

然后可以运行一个简单的示例工作流。例如，创建一个名为 `example_workflow.py` 的文件，并编写以下代码：

“`python
from chidori import Workflow, Node

# 定义两个简单的节点函数
def say_hello():
return “Hello”

def greet(name):
return f”{name}, welcome to Chidori!”

# 创建节点
hello_node = Node(say_hello)
greet_node = Node(greet)

# 创建工作流并连接节点
wf = Workflow()
wf.add_nodes([hello_node, greet_node])
wf.connect(hello_node, greet_node)