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Solutions escalabilidade de aplicativos à prix réduit

Accédez à des outils escalabilidade de aplicativos abordables et puissants, conçus pour répondre à vos besoins professionnels et personnels.

escalabilidade de aplicativos

  • Appomate

    Appomate développe des applications web et mobiles sur mesure.
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    Qu'est-ce que Appomate ?
    Appomate aide les entrepreneurs et les entreprises à créer, lancer et développer des applications web et mobiles de haute qualité. Avec une expertise en design UI/UX, en marketing et en innovation technologique, Appomate fournit des solutions complètes pour accélérer la croissance. Leur équipe qualifiée propose une gamme complète de services de développement de produits pour transformer vos idées en applications fonctionnelles, favorisant la communication et la collaboration au sein de l'entreprise.

  • Defang

    Déployez des applications cloud de manière sécurisée et efficace avec les solutions alimentées par l'IA de Defang.
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    Qu'est-ce que Defang ?
    Defang est un outil de déploiement cloud activé par l'IA qui permet aux développeurs de déployer facilement et en toute sécurité des applications sur le cloud de leur choix grâce à une seule commande. Il transforme tout projet compatible Docker Compose en un déploiement en direct instantanément, offre un débogage guidé par l'IA et prend en charge n'importe quel langage de programmation ou framework. Que vous utilisiez AWS, GCP ou DigitalOcean, Defang garantit que vos déploiements sont sécurisés, évolutifs et rentables. La plateforme prend en charge divers environnements tels que le développement, la mise en scène et la production, ce qui la rend idéale pour les projets de toute taille.

  • Graph_RAG

    Graph_RAG permet la création de graphes de connaissances alimentés par RAG, intégrant la récupération de documents, l'extraction d'entités/relations et les requêtes dans des bases de données graphiques pour des réponses précises.
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    Qu'est-ce que Graph_RAG ?
    Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.
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