Einfache Масштабируемость приложений-Tools entdecken

Erleichtern Sie Ihre Arbeit mit intuitiven Масштабируемость приложений-Lösungen, die schnell und problemlos einsetzbar sind.

Масштабируемость приложений

  • Backend-as-a-Service für Full-Stack-TypeScript-Anwendungen.
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    Was ist Convex?
    Convex ist ein leistungsstarker Backend-as-a-Service, der auf die Entwicklung von Full-Stack-TypeScript-Anwendungen zugeschnitten ist. Es kombiniert eine sorgfältig zusammengestellte Reihe von Backend-Services – einschließlich Datenbankmanagement, serverlosen Funktionen und Zustandsmanagement – in einer nahtlosen All-in-One-Plattform. Mit dem Fokus auf schnelle Entwicklung und Skalierbarkeit hilft Convex Entwicklern, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und komplexe Anwendungen zu erstellen, ohne sich mit einer komplizierten Backend-Infrastruktur auseinandersetzen zu müssen.
  • 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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