fenic - Semantic DataFrames สำหรับคนและเอเจนต์

• เอนจินคิวรี DataFrame ที่จัดการ โอเปอเรชันสไตล์ PySpark/SQL (select, filter, join, group_by, agg) ร่วมกับ ตัวดำเนินการเชิงความหมาย ที่เรียกใช้โมเดลภาษา ภายในโมเดลคิวรีเดียว
  • แปลงเอกสาร/ทรานสคริปต์/ล็อก/eval trace/ตั๋ว/ตาราง/API ให้เป็น แถวที่กำหนดชนิดข้อมูล (typed rows) และเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้
• AI operators ฝังอยู่ในโมเดลคิวรี เช่น extract, classify, summarize, embed และ semantic join โดยทำงานเป็นตัวดำเนินการที่มีสคีมาและชนิดข้อมูล
  • รันตัวกรองทั่วไปก่อนตัวกรองเชิงความหมาย และใช้การแบตช์อัตโนมัติ/การจำกัดอัตรา/การลองใหม่/แคช เพื่อลด การเรียก LLM และค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น
• ตัว pipeline เองคือผลลัพธ์ที่ส่งมอบ — ตรวจสอบได้ด้วย lineage ระดับแถว, explain, และตัวชี้วัดโทเคน/ค่าใช้จ่ายรายคิวรี
  • รันซ้ำได้ด้วยการประมวลผลแบบ lazy execution และแคช และสามารถยกระดับเป็นตาราง/วิว/MCP tool ที่มีชื่อได้
  • ผลลัพธ์จากการสำรวจไม่หายไปในประวัติแชต แต่ คงอยู่เป็นโค้ด/ข้อมูล/pipeline
• ผูกข้อความแบบไม่มีโครงสร้างเข้ากับ Pydantic schema แล้วคืนค่าเป็นคอลัมน์แบบมีโครงสร้างที่คิวรีได้
  • รองรับ การ join ตามความหมาย (semantic join) แทนการใช้คีย์ที่ตรงกันเป๊ะ
  • จัดการ Markdown/Transcript/JSON(jq)/HTML/embedding เป็น logical types ระดับ first-class และรองรับการพาร์ส PDF
  • รองรับการอ่านข้อมูล CSV·Parquet จาก S3/Hugging Face
• มี query planning และเลเยอร์การรัน inference ของตัวเอง และใช้ Polars/DuckDB สำหรับโอเปอเรชันข้อมูลทั่วไป
  • แลกเปลี่ยนข้อมูลด้วย Apache Arrow และรันได้ง่ายในสภาพแวดล้อมโลคัล
• มุ่งเน้น การรันแบบอะซิงโครนัส/การลองใหม่+backoff/แคช/การตรวจชนิดข้อมูล เพื่อรับมือกับ rate limit/timeout/เอาต์พุตที่ไม่กำหนดแน่นอนซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของ inference
• ออกแบบมาให้ คนและเอเจนต์เขียน·ตรวจสอบ·นำ pipeline เดียวกันกลับมาใช้ซ้ำ
  • มี fenic skill install สำหรับ coding agent และตัวตรวจสอบแบบสแตติก fenic check
• ลงทะเบียน pipeline เป็นเครื่องมือใน catalog และเปิดเผยผ่าน MCP
  • แปลง data pipeline ให้เป็นเครื่องมือที่กำหนดชนิดข้อมูลซึ่งเอเจนต์เรียกใช้ได้
  • นิยามตัวเองว่าเป็น declarative context engineering สำหรับเอเจนต์
• แยก (decoupled) batch inference หนัก ๆ ออกจาก runtime ของเอเจนต์
  • มอบเอเจนต์ที่คาดการณ์ได้มากขึ้น ตอบสนองดีขึ้น และใช้ทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพขึ้น
• ไลเซนส์ Apache-2.0