Einfache escalabilidade de aplicativos-Tools entdecken

Erleichtern Sie Ihre Arbeit mit intuitiven escalabilidade de aplicativos-Lösungen, die schnell und problemlos einsetzbar sind.

escalabilidade de aplicativos

  • Appomate entwickelt maßgeschneiderte Web- und Mobile-Apps.
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    Was ist Appomate?
    Appomate hilft Unternehmern und Unternehmen, qualitativ hochwertige Web- und Mobile-Apps zu erstellen, zu starten und zu skalieren. Mit Fachkenntnissen in UI/UX-Design, Marketing und technologischer Innovation bietet Appomate umfassende Lösungen zur Beschleunigung des Wachstums. Ihr qualifiziertes Team bietet ein vollständiges Spektrum an Produktentwicklungsdiensten, um Ihre Ideen in funktionale Anwendungen umzuwandeln, die die Geschäftskommunikation und -zusammenarbeit fördern.
  • Setzen Sie Cloud-Anwendungen sicher und effizient mit Defangs KI-gesteuerten Lösungen ein.
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    Was ist Defang?
    Defang ist ein KI-gestütztes Cloud-Deployment-Tool, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen mit einem einzigen Befehl einfach und sicher auf ihre bevorzugte Cloud zu deployen. Es verwandelt jedes Docker Compose-kompatible Projekt sofort in ein Live-Deployment, bietet KI-gestütztes Debugging und unterstützt jede Programmiersprache oder jedes Framework. Egal, ob Sie AWS, GCP oder DigitalOcean nutzen, Defang stellt sicher, dass Ihre Deployments sicher, skalierbar und kosteneffizient sind. Die Plattform unterstützt verschiedene Umgebungen wie Entwicklung, Staging und Produktion, was sie ideal für Projekte jeder Größe macht.
  • Graph_RAG ermöglicht die Erstellung von Wissensgraphen mit RAG-Unterstützung, integriert Dokumentenabruf, Entitäten-/Beziehungs-Extraktion und Abfragen in Graphdatenbanken für präzise Antworten.
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    Was ist Graph_RAG?
    Graph_RAG ist ein Python-basiertes Framework zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen für retrieval-augmented generation (RAG). Es unterstützt die Ingestion unstrukturierter Dokumente, die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen mit LLMs oder NLP-Tools und die Speicherung in Graphdatenbanken wie Neo4j. Mit Graph_RAG können Entwickler verbundene Wissensgraphen erstellen, semantische Graphabfragen ausführen, um relevante Knoten und Pfade zu identifizieren, und den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen einspeisen. Das Framework bietet modulare Pipelines, konfigurierbare Komponenten und Integrationsbeispiele, um End-to-End-RAG-Anwendungen zu erleichtern und die Antwortgenauigkeit sowie Interpretierbarkeit durch strukturierte Wissensrepräsentation zu verbessern.
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