人気のМасштабируемость приложенийツール

高評価のМасштабируемость приложенийツールをピックアップし、実際のユーザー体験に基づいたランキングをお届けします。

Масштабируемость приложений

  • フルスタックTypeScriptアプリのためのバックエンドサービス。
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    Convexとは?
    ConvexはフルスタックTypeScript開発に特化した強力なバックエンドサービスです。データベース管理、サーバーレス機能、状態管理などの厳選されたバックエンドサービスを、シームレスなオールインワンプラットフォームに統合しています。迅速な開発とスケーラビリティを念頭に設計されたConvexは、開発者がワークフローを効率化し、複雑なバックエンドインフラストラクチャに悩むことなく高度なアプリケーションを構築するのをサポートします。
  • DefangのAI駆動ソリューションを使用して、クラウドアプリケーションを安全かつ効率的に展開します。
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    Defangとは?
    Defangは、開発者がシングルコマンドを使用して、選択したクラウドに簡単かつ安全にアプリケーションを展開できるAI対応のクラウド展開ツールです。任意のDocker Compose互換プロジェクトをライブ展開に瞬時に変換し、AIによるデバッグを提供し、任意のプログラミング言語またはフレームワークをサポートします。AWS、GCP、DigitalOceanを使用しても、Defangは展開が安全、スケーラブル、コスト効率的であることを保証します。このプラットフォームは、開発、ステージング、制作などのさまざまな環境をサポートし、あらゆる規模のプロジェクトに最適です。
  • Graph_RAGは、ドキュメントの検索、エンティティ/リレーション抽出、グラフデータベースクエリを統合し、正確な回答を提供するRAG対応の知識グラフ作成を可能にします。
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    Graph_RAGとは?
    Graph_RAGは、検索強化型生成(RAG)のための知識グラフを構築・クエリするためのPythonベースのフレームワークです。非構造化ドキュメントの取り込み、LLMやNLPツールを使用したエンティティ・リレーションの自動抽出、Neo4jなどのグラフデータベースへの保存をサポートしています。これにより、開発者は連結された知識グラフを構築し、セマンティックグラフクエリを実行して関連ノードや経路を特定し、取得したコンテキストをLLMのプロンプトに投入できます。モジュール式のパイプライン、設定可能なコンポーネント、統合例を提供し、エンドツーエンドのRAGアプリケーションを促進し、構造化された知識表現による回答の正確性と解釈性を向上させます。
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