mloda

插件化数据访问,让 AI 应用轻松获取可追溯的数据上下文。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 101 🐛 待处理 67 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 100
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

mloda 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队mloda-ai
官网地址https://mloda.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,community-driven,context-engineering,data-access,data-engineering,data-pipeline,feature-engineering,lineage,llm,llmops,mlops,plugin-framework,python,rag
GitHub 星标★ 100
上线时间2025-01-04 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积20.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

mloda 是一个面向 AI 和机器学习场景的开源数据访问框架,采用插件化架构设计,旨在解决 AI 应用开发中数据获取、特征工程和上下文构建的碎片化问题。它提供统一的数据访问层,支持多种数据源和格式,并通过可追踪的 lineage 机制确保数据血缘清晰。框架无关的特性使其能轻松集成到现有 AI/ML 工作流中,无论是传统机器学习还是大语言模型应用。核心能力包括:插件化扩展、上下文工程、特征工程、数据管道编排以及端到端的数据可追溯性。项目处于早期阶段,社区驱动开发,适合需要灵活数据接入和治理的 AI 项目团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 100

核心亮点

  • 插件化架构,可灵活扩展数据源和处理逻辑,适应多样数据场景
  • 内置数据血缘追踪,提升 AI 模型训练数据的可解释性和合规性
  • 框架无关设计,能无缝对接主流 AI/ML 工具链,降低集成成本

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚待完善
  • 功能覆盖广但深度有限,复杂数据管道场景可能需要自行扩展

适用场景

  • 为 RAG 或 Agent 应用构建统一、可追溯的数据上下文
  • 在 ML 流水线中实现特征工程与数据血缘的自动化管理
  • 作为数据中台层,统一对接多种数据源供 AI 应用调用

替代项目

Feast、Great Expectations、OpenLineage

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