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백엔드 지원

  • Uma estrutura de serviço LLM leve que fornece API unificada, suporte a múltiplos modelos, integração com banco de dados vetoriais, streaming e cache.
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    O que é Castorice-LLM-Service?
    Castorice-LLM-Service fornece uma interface HTTP padronizada para interagir com vários provedores de grandes modelos de linguagem prontamente. Os desenvolvedores podem configurar múltiplos backends — incluindo APIs em nuvem e modelos autohospedados — via variáveis de ambiente ou arquivos de configuração. Ele suporta geração aprimorada por recuperação através de integração fluida com bancos de dados vetoriais, permitindo respostas sensíveis ao contexto. Recursos como processamento em lote de pedidos otimizam o throughput e o custo, enquanto endpoints de streaming entregam respostas token por token. Inclui cache embutido, RBAC e métricas compatíveis com Prometheus para garantir implantação segura, escalável e observável on-premises ou na nuvem.
    Recursos Principais do Castorice-LLM-Service
    • API HTTP unificada para chat, conclusão e embeddings
    • Suporte a múltiplos modelos backend (OpenAI, Azure, Vertex AI, modelos locais)
    • Integração com banco de dados vetorial para geração aprimorada por recuperação
    • Processamento em lote de pedidos e cache
    • Respostas em streaming token por token
    • Controle de acesso baseado em papéis
    • Exportação de métricas compatíveis com Prometheus
  • LLPhant é uma estrutura leve em Python para construir agentes modulares e personalizáveis baseados em LLM com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é LLPhant?
    LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.
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