symbolicai
A neurosymbolic perspective on LLMs
파일 탐색기
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- custom_engine.md
- drawing_engine.md
- embedding_engine.md
- file_engine.md
- formal_engine.md
- indexing_engine.md
- local_engine.md
- neurosymbolic_engine.md
- ocr_engine.md
- scrape_engine.md
- search_engine.md
- speech_to_text_engine.md
- symbolic_engine.md
- contracts.md
- primitives.md
- prompt_registry.md
- INSTALLATION.md
- INTRODUCTION.md
- QUICKSTART.md
- SUMMARY.md
- contracts.ipynb
- formal_verification.ipynb
- primitives.ipynb
- qdrant_rag_demo.ipynb
- __init__.py
- engine.py
- models.py
- __init__.py
- engine.py
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- __init__.py
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- __init__.py
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- __init__.py
- __init__.py
- engine_reader.py
- __init__.py
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- __init__.py
- engine.py
- __init__.py
- Dockerfile
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- engine_qdrant.py
- __init__.py
- manifest.toml
- self_prompt.jinja
- system.jinja
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- __init__.py
- base.py
- request.py
- settings.py
- streaming.py
- transport.py
- usage.py
- __init__.py
- axiom.py
- firecrawl.py
- flux.py
- gemini_search.py
- gpt_image.py
- lean4_local.py
- local_search.py
- naive_scrape.py
- nanobanana.py
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- openai_search.py
- parallel.py
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- tts.py
- whisper.py
- wolframalpha.py
- __init__.py
- __init__.py
- base.py
- __init__.py
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- lean4_fastapi.py
- lean4_server.py
- llama_cpp_server.py
- qdrant_rag_api.py
- qdrant_server.py
- vllm_server.py
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- components.py
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- core.py
- functional.py
- post_processors.py
- pre_processors.py
- prompts.py
- strategy.py
- symbol.py
- utils.py
- test_contract.py
- test_llmdatamodel_advanced.py
- test_llmdatamodel_basic.py
- test_llmdatamodel_comprehensive.py
- test_llmdatamodel_integration.py
- test_llmdatamodel_negative_paths.py
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- sample.ipynb
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- interface.py
- test_bfl_engine.py
- test_gemini_engine.py
- test_gpt_image_engine.py
- interface.py
- test_gemini_engine.py
- test_llama_cpp_engine.py
- test_local_engine.py
- test_openai_engine.py
- test_engine_reader.py
- test_axiom_engine.py
- test_lean4_engine.py
- test_qdrant_engine.py
- interface.py
- test_anthropic.py
- test_cerebras.py
- test_deepseek.py
- test_google.py
- test_groq.py
- test_llama_cpp.py
- test_openai.py
- test_openrouter.py
- test_orcarouter.py
- test_vllm.py
- interface.py
- test_mistral.py
- test_naive_scrape_engine.py
- interface.py
- test_firecrawl_engine.py
- test_gemini_engine.py
- test_openai_engine.py
- test_parallel_engine.py
- test_perplexity_engine.py
- test_whisper_engine.py
- test_wolframalpha_engine.py
- interface.py
- test_openai_engine.py
- mock_api.py
- test_apply_postprocess.py
- test_apply_preprocessors.py
- test_execute_query_fallback.py
- test_limit_num_outputs.py
- test_typecasting.py
- test_qdrant_rag_api.py
- conftest.py
- README.md
- test_components.py
- test_misc.py
- test_primitives.py
- test_symbol.py
- .env.example
- .gitbook.yaml
- .gitignore
- LICENSE
- pyproject.toml
- pytest.ini
- README.md
- ruff.toml
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/ExtensityAI/symbolicai
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd symbolicai
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install symbolicai
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[cluster]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[hf]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[lean]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f symai/backend/engines/formal/Dockerfile -t symbolicai .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 symbolicai
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install symbolicai
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[cluster]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[hf]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[lean]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "symbolicai[qdrant]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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