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arquitetura de microserviços

  • EnergeticAI

    EnergeticAI ermöglicht eine schnelle Bereitstellung von Open-Source-AI in Node.js-Anwendungen.
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    Was ist EnergeticAI?
    EnergeticAI ist eine Node.js-Bibliothek, die darauf abzielt, die Integration von Open-Source-AI-Modellen zu vereinfachen. Sie nutzt TensorFlow.js, das für serverlose Funktionen optimiert ist, um schnelle Kaltstarts und eine effiziente Leistung zu gewährleisten. Mit vortrainierten Modellen für gängige AI-Aufgaben wie Einbettungen und Klassifizierer beschleunigt es den Bereitstellungsprozess und macht die AI-Integration für Entwickler nahtlos. Durch den Fokus auf serverlose Optimierung sorgt es für bis zu 67-mal schnellere Ausführungen, ideal für moderne Microservices-Architekturen.
    EnergeticAI Hauptfunktionen
    • Für serverlose optimiert
    • Vortrainierte Modelle
    • Schneller Kaltstart
    • Basierend auf TensorFlow.js
    EnergeticAI Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Semantische Suchfunktion ist geplant, aber noch nicht verfügbar.
    Erfordert Node 18+ Umgebung, was die Kompatibilität mit älteren Node.js-Versionen einschränkt.
    Begrenzte Informationen zu direktem Support oder Community-Plattformen wie Discord oder Telegram.

    Vorteile

    Bis zu 67x schnellere Kaltstartzeit im Vergleich zu TensorFlow.js, was die Leistung serverloser KI-Anwendungen erheblich verbessert.
    Bietet vortrainierte Modelle wie Embeddings und Klassifikatoren für schnelle Bereitstellung.
    Kleine Modulgröße, optimiert für serverlose Umgebungen, minimiert Ressourcennutzung.
    Geschäftsfreundliche Apache 2.0 Lizenz unterstützt kommerzielle Nutzung.
    Einfache Installation und Integration in Node.js-Anwendungen.
    EnergeticAI Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://energeticai.org

  • rag-services

    rag-services ist ein Open-Source-Mikroservic-Framework, das skalierbare Abfrage-ergänzte Generierungs-Pipelines mit Vektorspeicherung, LLM-Inferenz und Orchestrierung ermöglicht.
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    Was ist rag-services?
    rag-services ist eine erweiterbare Plattform, die RAG-Pipelines in diskrete Mikroservices unterteilt. Es bietet einen Dokumentenspeicher-Service, einen Vektorindex-Service, einen Einbettungsdienst, mehrere LLM-Inferenzdienste und einen Orchestrator, der Arbeitsabläufe koordiniert. Jedes Modul stellt REST-APIs bereit, sodass Sie Datenbanken und Modellanbieter kombinieren können. Mit Unterstützung für Docker und Docker Compose können Sie es lokal oder in Kubernetes-Clustern bereitstellen. Das Framework ermöglicht skalierbare, fehlertolerante RAG-Lösungen für Chatbots, Wissensbasen und automatisierte Dokumenten-Q&A.
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