Гибкие Масштабируемость приложений решения

Используйте многофункциональные Масштабируемость приложений инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

Масштабируемость приложений

  • Бэкенд как услуга для полнофункциональных приложений на TypeScript.
    0
    0
    Что такое Convex?
    Convex — это мощный бэкенд как услуга, нацеленный на разработку полнофункциональных приложений на TypeScript. Она объединяет тщательно подобранный набор бэкенд-сервисов, включая управление базами данных, серверные функции и управление состоянием, в единое бесшовное решение. Спроектированная с учетом быстрого развития и масштабируемости, Convex помогает разработчикам оптимизировать свои рабочие процессы и создавать сложные приложения без необходимости бороться с запутанной бэкенд-инфраструктурой.
  • Разворачивайте облачные приложения безопасно и эффективно с помощью решений от Defang, основанных на ИИ.
    0
    2
    Что такое Defang?
    Defang — это инструмент развертывания в облаке, использующий ИИ, который позволяет разработчикам легко и безопасно развертывать приложения на выбранном ими облаке с использованием одной команды. Он мгновенно превращает любой проект, совместимый с Docker Compose, в работу развертывания, предлагает отладку, управляемую ИИ, и поддерживает любой язык программирования или фреймворк. Независимо от того, используете ли вы AWS, GCP или DigitalOcean, Defang обеспечивает безопасность, масштабируемость и экономическую эффективность ваших развертываний. Платформа поддерживает различные среды, такие как разработка, тестирование и производство, что делает ее идеальной для проектов любого масштаба.
  • Graph_RAG позволяет создавать графы знаний, основанные на RAG, объединяя поиск документов, извлечение сущностей/связей и запросы к графовым базам данных для получения точных ответов.
    0
    0
    Что такое Graph_RAG?
    Graph_RAG — это фреймворк на базе Python, предназначенный для построения и выполнения запросов к графам знаний для поиска с усилением генерации (RAG). Он поддерживает импорт неструктурированных документов, автоматическое извлечение сущностей и отношений с помощью LLM или инструментов NLP, а также хранение данных в графовых базах, таких как Neo4j. С помощью Graph_RAG разработчики могут создавать связанные графы знаний, выполнять семантические запросы к графу для определения релевантных узлов и путей и подавать полученный контекст в подсказки LLM. Фреймворк предоставляет модульные конвейеры, настраиваемые компоненты и примеры интеграции для облегчения разработки полноценных приложений RAG, повышая точность ответов и их интерпретируемость за счет структурированного представления знаний.
Рекомендуемые