Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 18:56 UTC

deepset-ai / haystack

Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.

PythonApache-2.0★ 26 522 зірки⑂ 3 144 форкиз лист. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаВебінтерфейсяк це визначено
#semantic-search#information-retrieval#ai#python#large-language-models#generative-ai#llm#rag#retrieval-augmented-generation#agents#orchestration#agent-framework#agentic-ai#agentic-rag#ai-agents#context-engineering#framework#genai#mcp#multi-agent

deepset-ai/haystack має індекс здоров’я 100 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Engineering Quality (82/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

100
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

100
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 93 калібровано до 100 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

deepsetОрганізація · підтверджений домен
1 385 підписників78 публічних репозиторіївз черв. 2019 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIhaystack-ai3.1.1-17313 днів томуbertqaquestion-answeringreaderretrieveralbertlanguage-modelmrcrobertasearchsemantic-searchsquadtransfer-learningtransformer

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 962 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 962
human_commit_share0,96
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 13 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv3.1.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release13
mean_days_between_releases6,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

95Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 26 522 зірок
25/25Форки — 3 144 форків
12.3/15Спостерігачі — 165 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3 144
stars26 522
watchers165
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges14
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

95Винятковий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 12% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled98
top_contributor_share0,119

Реактивність на issue та PR

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.2/42Вирішення issue — закрито 98% issue
26/30Прийняття PR — злито 6 133/7 072 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 4/6 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs6 133
open_issues84
closed_issues4 407
prs_merged_7d36
prs_decided_7d53
prs_merged_30d36
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs939
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
22.6/25Охоплення власника — 1 385 підписників у deepset-ai
25/25Послужний список — 78 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers1 385
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logindeepset-ai
public_repos78
account_age_days2 651

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 13 дн. тому
20/20Історія версій — 173 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageshaystack-ai
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish13

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

82Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 33 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://haystack.deepset.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicssemantic-search, information-retrieval, ai, python, large-language-models, generative-ai, llm, rag, retrieval-augmented-generation, agents, orchestration, agent-framework, agentic-ai, agentic-rag, ai-agents, context-engineering, framework, genai, mcp, multi-agent
has_wikiні
homepagehttps://haystack.deepset.ai
docs_sitehttps://haystack.deepset.ai
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

95Винятковий · 16% загального індексу

Стан безпеки

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
4/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate9,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages41
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:haystack-ai@3.1.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 41 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

88Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs-website/AGENTS.md, docs-website/CLAUDE.md, docs-website/docs/AGENTS.md, docs-website/docs/CLAUDE.md, haystack/hooks/compaction/AGENTS.md, haystack/hooks/compaction/CLAUDE.md, releasenotes/notes/AGENTS.md, releasenotes/notes/CLAUDE.md, test/AGENTS.md, test/CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://haystack.deepset.ai/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 96 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://haystack.deepset.ai/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs-website/AGENTS.md, docs-website/CLAUDE.md, docs-website/docs/AGENTS.md, docs-website/docs/CLAUDE.md, haystack/hooks/compaction/AGENTS.md, haystack/hooks/compaction/CLAUDE.md, releasenotes/notes/AGENTS.md, releasenotes/notes/CLAUDE.md, test/AGENTS.md, test/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8 135

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
11/11Статична перевірка типів — docs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 21 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 4 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsdocs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed
agent_commit_share0,21
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (docs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed)
54.1/55Керовані розміри файлів — 10/587 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes249 780
source_files_sampled587
oversized_source_files10

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, samples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, samples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

26 522зірок GitHub
98контриб'юторів
1 962комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
6бас-фактор
84відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 27 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'haystack-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 3 144 ⇿
0Зірки
3 144Форки
62Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

2 0002 2002 4002 6002 8003 0003 2003 144162025-072026-022026-09
Мажорні 1Мінорні 17Патчі 10

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 9.4 / 10
9.4сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-16 18:55 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
8SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 35
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
npm@docusaurus/core^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/faster^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-content-docs^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-ideal-image^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-client-redirects^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/preset-classic^3.10.0docs-website/package.json
npm@mdx-js/react^3.0.0docs-website/package.json
npm@types/turndown^5.0.6docs-website/package.json
npm@vercel/node^12.0.0docs-website/package.json
npmclsx^2.0.0docs-website/package.json
npmdocusaurus-plugin-generate-llms-txt^0.0.1docs-website/package.json
npmprism-react-renderer^2.3.0docs-website/package.json
npmreact^19.0.0docs-website/package.json
npmreact-dom^19.0.0docs-website/package.json
npmsharp^0.35.0docs-website/package.json
npmturndown^7.2.2docs-website/package.json
npmvercel^59.1.3docs-website/package.json
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItenacity!=8.4.0pyproject.toml
PyPIlazy-imports—pyproject.toml
PyPIopenai>=2.6.0pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIJinja2—pyproject.toml
PyPIMarkupSafe—pyproject.toml
PyPIposthog!=3.12.0pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPImore-itertools—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.7pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIjsonschema—pyproject.toml
PyPIdocstring-parser—pyproject.toml
PyPIfiletype—pyproject.toml
Усі залежності 24

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 21 прямих і 3 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npm@docusaurus/core^3.10.0пряма
npm@docusaurus/faster^3.10.0пряма
npm@docusaurus/plugin-client-redirects^3.10.0пряма
npm@docusaurus/plugin-content-docs^3.10.0пряма
npm@docusaurus/plugin-ideal-image^3.10.0пряма
npm@docusaurus/preset-classic^3.10.0пряма
npm@mdx-js/react^3.0.0пряма
npm@types/turndown^5.0.6пряма
npm@vercel/node^12.0.0пряма
npmclsx^2.0.0пряма
npmdocusaurus-plugin-generate-llms-txt^0.0.1пряма
npmprism-react-renderer^2.3.0пряма
npmreact^19.0.0пряма
npmreact-dom^19.0.0пряма
npmsharp^0.35.0пряма
npmturndown^7.2.2пряма
npmvercel^59.1.3пряма
PyPIopenai—пряма
PyPIposthog—пряма
PyPItenacity—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
npm@docusaurus/module-type-aliases^3.10.0непряма
npm@docusaurus/types^3.10.0непряма
PyPIhatchling—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:haystack-ai@3.1.1 тягне 41 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з deepset-ai/haystack. Читати поруч →

98ModelEngine-Group/nexentNexent is a zero-code platform for auto-generating production-grade AI agents using Harness Engineering principles — unified tools, skills, memory, and orchestration with built-in constraints, feedback loops, and control planes.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.