Soluções Масштабируемость приложений adaptáveis

Aproveite ferramentas Масштабируемость приложений que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

Масштабируемость приложений

  • Backend como serviço para aplicações TypeScript de full-stack.
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    O que é Convex?
    Convex é um poderoso backend como serviço adaptado para o desenvolvimento de TypeScript de full-stack. Combina uma gama selecionada de serviços de backend – incluindo gerenciamento de banco de dados, funções sem servidor e gerenciamento de estado – em uma plataforma unificada e sem costura. Projetado com rapidez e escalabilidade em mente, Convex ajuda os desenvolvedores a otimizar seus fluxos de trabalho e criar aplicações sofisticadas sem se preocupar com a infraestrutura de backend complexa.
  • Implante aplicações em nuvem de forma segura e eficiente com as soluções impulsionadas pela IA da Defang.
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    O que é Defang?
    A Defang é uma ferramenta de implantação em nuvem habilitada por IA que permite que os desenvolvedores implantem facilmente e de forma segura aplicativos em sua nuvem de escolha usando um único comando. Ela transforma qualquer projeto compatível com Docker Compose em uma implantação ao vivo instantaneamente, fornece depuração orientada por IA e suporta qualquer linguagem de programação ou framework. Se você usa AWS, GCP ou DigitalOcean, a Defang garante que seus implantes sejam seguros, escaláveis e econômicos. A plataforma suporta vários ambientes, como desenvolvimento, homologação e produção, tornando-a ideal para projetos de qualquer escala.
  • Graph_RAG habilita a criação de gráficos de conhecimento alimentados por RAG, integrando recuperação de documentos, extração de entidades/relações e consultas a bancos de dados gráficos para respostas precisas.
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    O que é Graph_RAG?
    Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.
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