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Die besten vector store-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte vector store-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

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  • FastAPI Agents

    FastAPI Agents ist ein Open-Source-Framework, das auf LLM basierende Agenten als RESTful-APIs mit FastAPI und LangChain bereitstellt.
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    Was ist FastAPI Agents?
    FastAPI Agents bietet eine robuste Serviceschicht für die Entwicklung von LLM-basierten Agenten mit dem Web-Framework FastAPI. Es ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens mit LangChain Chains, Tools und Speichersystemen. Jeder Agent kann als standardmäßiger REST-Endpunkt bereitgestellt werden, der asynchrone Anfragen, Streaming-Antworten und anpassbare Payloads unterstützt. Die Integration mit Vektorspeichern ermöglicht retrieval-augmented Generation für wissensgetriebene Anwendungen. Das Framework umfasst integrierte Protokollierung, Überwachungs-Hooks und Docker-Unterstützung für containerisierte Bereitstellung. Es ist einfach, Agenten mit neuen Tools, Middleware und Authentifizierung zu erweitern. FastAPI Agents beschleunigt die Marktreife von KI-Lösungen und stellt Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen und Forschungseinrichtungen sicher.
    FastAPI Agents Hauptfunktionen
    • RESTful Agent-Endpunkte
    • Asynchrone Anfragenbehandlung
    • Streaming-Antwort-Unterstützung
    • LangChain-Integration
    • Vektorspeicher RAG-Unterstützung
    • Benutzerdefinierte Tool- und Chain-Definitionen
    • Integrierte Protokollierung und Überwachung
    • Docker-Containerisierung
    FastAPI Agents Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine direkten Preisinformationen verfügbar
    Keine mobile oder Erweiterungs-App vorhanden
    Experimentelle OpenAI SDK-Kompatibilität kann instabil sein

    Vorteile

    Nahtlose Integration mehrerer KI-Agenten-Frameworks
    Eingebaute Sicherheitsfunktionen zum Schutz von Endpunkten
    Hohe Leistung und Skalierbarkeit durch FastAPI
    Vorgefertigte Docker-Container für einfache Bereitstellung
    Automatische API-Dokumentationserstellung
    Erweiterbare Architektur, die benutzerdefinierte Agenten-Framework-Unterstützung ermöglicht
    Umfassende Dokumentation und reale Beispiele

  • Cognita

    Cognita ist ein Open-Source-RAG-Framework, das den Aufbau modularer KI-Assistenten mit Dokumentenabruf, Vektorsuche und anpassbaren Pipelines ermöglicht.
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    Was ist Cognita?
    Cognita bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von RAG-Anwendungen: Dokumente aufnehmen und indexieren, aus OpenAI, TrueFoundry oder Drittanbieter-Einbettungen wählen und Abriefpipelines per YAML oder Python DSL konfigurieren. Das integrierte Frontend-UI ermöglicht es, Anfragen zu testen, Retrieval-Parameter anzupassen und die Vektoraüähnlichkeit zu visualisieren. Nach der Validierung bietet Cognita Deployment-Vorlagen für Kubernetes und serverlose Umgebungen, sodass Sie skalierbare, wissensbasierte KI-Assistenten in der Produktion mit Überwachung und Sicherheit bereitstellen können.
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