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生産準備完了

  • TiDB ofrece una solución de base de datos todo en uno para aplicaciones de IA con búsqueda vectorial y gráficos de conocimiento.
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    ¿Qué es AutoFlow?
    TiDB es una solución de base de datos integrada adaptada para aplicaciones de IA. Soporta búsqueda vectorial, búsqueda semántica de gráficos de conocimiento y gestión de datos operativos. Su arquitectura sin servidor asegura confiabilidad y escalabilidad, eliminando la necesidad de sincronización manual de datos y la gestión de múltiples almacenes de datos. Con características de nivel empresarial como control de acceso basado en roles, cifrado y alta disponibilidad, TiDB es ideal para aplicaciones de IA listas para producción que demandan rendimiento, seguridad y facilidad de uso. La compatibilidad de la plataforma TiDB abarca tanto implementaciones en la nube como locales, lo que la hace versátil para diversas necesidades de infraestructura.
    Características principales de AutoFlow
    • Búsqueda Vectorial
    • Búsqueda Semántica de Gráficos de Conocimiento
    • Gestión de Datos Operativos
    • Arquitectura Sin Servidor
    • Control de Acceso Basado en Roles
    • Cifrado
    • Alta Disponibilidad
    • Integración con Python y SQL
    Pros y Contras de AutoFlow

    Desventajas

    Información limitada sobre precios o planes directos para el usuario final.
    No hay aplicaciones móviles o de escritorio directas disponibles.
    No se evidencian funcionalidades autónomas del Agente de IA.
    Requiere conocimientos técnicos para implementar y utilizar completamente.

    Ventajas

    Integra técnicas avanzadas de IA como RAG basado en grafo de conocimiento y búsqueda vectorial.
    Proporciona almacenamiento vectorial sin servidor, reduciendo costos y mejorando la escalabilidad.
    Proyecto de código abierto disponible para transparencia y contribución comunitaria.
    Soporta despliegue vía Docker, permitiendo flexibilidad en la infraestructura.
    Mejora la interacción del usuario con bases de datos TiDB mediante consultas en lenguaje natural.
    Precios de AutoFlow
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://tidb.ai
  • FastAPI Agents es un framework de código abierto que implementa agentes basados en LLM como APIs RESTful usando FastAPI y LangChain.
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    ¿Qué es FastAPI Agents?
    FastAPI Agents ofrece una capa de servicio robusta para el desarrollo de agentes basados en LLM utilizando el framework web FastAPI. Permite definir comportamientos de agentes con cadenas LangChain, herramientas y sistemas de memoria. Cada agente puede exponerse como un endpoint REST estándar, soportando solicitudes asíncronas, respuestas en streaming y cargas útiles personalizadas. La integración con almacenes vectoriales permite generación aumentada por recuperación para aplicaciones basadas en conocimiento. El framework incluye registros integrados, ganchos de monitoreo y soporte para Docker para despliegues en contenedor. Es fácil extender agentes con nuevas herramientas, middleware y autenticación. FastAPI Agents acelera la preparación para producción de soluciones IA, asegurando seguridad, escalabilidad y mantenibilidad en aplicaciones empresariales e investigativas.
  • La plantilla de App Agentic estructura aplicaciones Next.js con agentes de IA de múltiples pasos preconstruidos para preguntas y respuestas, generación de texto y recuperación de conocimientos.
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    ¿Qué es Agentic App Template?
    La plantilla de App Agentic es un proyecto Next.js completamente configurado que sirve como base para desarrollar aplicaciones de agentes impulsadas por IA. Incorpora una estructura de carpetas modular, gestión de variables de entorno y ejemplos de flujos de trabajo de agentes que aprovechan modelos GPT de OpenAI y bases de datos vectoriales como Pinecone. La plantilla muestra patrones clave como cadenas secuenciales de múltiples pasos, agentes conversacionales de Q&A y endpoints de generación de texto. Los desarrolladores pueden personalizar fácilmente la lógica de las cadenas, integrar servicios adicionales y desplegar en plataformas como Vercel o Netlify. Con soporte para TypeScript y manejo de errores integrado, el esquema reduce el tiempo de configuración inicial y proporciona documentación clara para futuras extensiones.
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