Soluciones Масштабируемость приложений ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas Масштабируемость приложений configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

Масштабируемость приложений

  • Backend como servicio para aplicaciones TypeScript de pila completa.
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    ¿Qué es Convex?
    Convex es un poderoso backend como servicio adaptado para el desarrollo de TypeScript de pila completa. Combina una gama seleccionada de servicios backend, incluyendo gestión de bases de datos, funciones sin servidor y gestión de estado, en una plataforma todo en uno y fluida. Diseñado con rapidez de desarrollo y escalabilidad en mente, Convex ayuda a los desarrolladores a optimizar sus flujos de trabajo y crear aplicaciones complejas sin luchar con la infraestructura backend complicada.
  • Implementa aplicaciones en la nube de forma segura y eficiente con las soluciones impulsadas por IA de Defang.
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    ¿Qué es Defang?
    Defang es una herramienta de despliegue en la nube habilitada por IA que permite a los desarrolladores desplegar aplicaciones de forma fácil y segura en la nube de su elección mediante un único comando. Transforma cualquier proyecto compatible con Docker Compose en un despliegue en vivo al instante, proporciona depuración guiada por IA y soporta cualquier lenguaje de programación o framework. Ya sea que uses AWS, GCP o DigitalOcean, Defang garantiza que tus despliegues sean seguros, escalables y rentables. La plataforma soporta diversos entornos como desarrollo, pruebas y producción, lo que la hace ideal para proyectos de cualquier tamaño.
  • Graph_RAG permite la creación de grafos de conocimiento habilitados por RAG, integrando recuperación de documentos, extracción de entidades/relaciones y consultas en bases de datos gráficas para respuestas precisas.
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    ¿Qué es Graph_RAG?
    Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.
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