用 Python 代码定义、调度和监控数据工作流，把 ETL/ELT 管道写成 DAG，告别手写 cron 和脚本拼接。

高性能可观测性数据管道，用 Rust 编写，统一采集、转换并转发日志、指标和事件，替代多套采集代理。

用 Python 编排数据管道和资产，把开发、生产到可观测性串起来，适合数据工程和 MLOps 场景。

用声明式 YAML 编排数据管道、基础设施、业务流程和 AI Agent 的开源控制平面，事件驱动、支持任意语言、可 Git 版本化，能扛住百万级执行。

把 PDF、DOCX、图片等复杂文档解析成干净结构化数据，方便喂给语言模型做 RAG 和检索。

面向长周期智能体的增量数据索引引擎，用 Rust 实现，支持变更数据捕获和 ETL，让代码库与数据源持续保持可查询的最新状态。

高性能 AI 流水线引擎，C++ 内核搭配 50+ 可扩展 Python 节点，支持多模型提供商、向量数据库和 Agent 编排，可在 IDE 中构建调试 LLM 工作流。

把 PDF、扫描件等非结构化文档通过 LLM 抽取成结构化 JSON，可直接接入 API 和 ETL 流水线，省去手工写解析规则。

面向 AI 与多模态负载的高性能数据引擎，用 Rust 编写，能大规模处理图像、音频、视频和结构化数据，适合搭建 ETL 与数据管道。

Netflix 开源的工作流编排器，用 DAG 定义和调度批处理、ETL/ELT 数据管道，让大规模数据作业按依赖关系自动执行。

用 Python 函数声明式定义数据流，自动生成可测试、带血缘追踪的 DAG，省去手写编排代码，适合数据工程和特征工程。

面向数据库的可视化管理平台，支持 ER 图、数据目录与血缘追踪，并通过 MCP 协议让 AI Agent 直接查询和操作多种数据源。

单二进制 C++ 流式 SQL 引擎，毫秒级延迟、百 GB/s 吞吐，可从日志、指标、事件和 CDC 流中持续计算有状态上下文。

开源的推理服务器与生产集群，统一部署 Agent 所需的各类模型，涵盖嵌入、检索与 LLM 推理，省去自建服务与运维的麻烦。

面向智能体时代的开源文档智能平台，把非结构化文档接入 ETL 流水线和向量库，方便构建文档检索与 LLM 智能体应用。

面向 AI 原生应用的开源模块化后端，把数据接入、ETL 和知识库管理打包好，方便你直接搭建 RAG 和智能体应用。

提供各行业专用的 Pydantic schema 集合，让视觉语言模型按统一结构输出 JSON，省去手写解析和字段对齐的麻烦。

VLM Run API 的示例与指南合集，用 Jupyter Notebook 演示如何调用视觉语言模型完成 OCR、文档解析和 ETL 等任务，方便快速上手多模态推理。