Эффективные 클라우드 함수 решения

Используйте 클라우드 함수 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

클라우드 함수

  • Инструментарий с открытым исходным кодом, предоставляющий облачные функции Firebase и триггеры Firestore для создания генеративных AI-опытов.
    0
    0
    Что такое Firebase GenKit?
    Firebase GenKit — это рамочный инструмент, упрощающий создание функций генеративного AI с помощью сервисов Firebase. Включает шаблоны Cloud Functions для вызова LLM, триггеры Firestore для логирования и управления подсказками/ответами, интеграцию аутентификации и фронтенд-компоненты UI для чатов и генерации контента. Разработан для масштабируемости без серверов, GenKit позволяет подключать выбранного поставщика LLM (например, OpenAI) и конфигурации проекта Firebase, обеспечивая полноценные рабочие процессы AI без необходимости управления инфраструктурой.
    Основные функции Firebase GenKit
    • Готовые шаблоны Cloud Functions для интеграции LLM
    • Триггеры Firestore для логирования подсказок и ответов
    • Интеграция правил аутентификации и безопасности
    • UI-компоненты для чата и контента
    • Поддержка нескольких поставщиков LLM
  • Открытая платформа для развертывания автономных ИИ-агентов на безсерверных облачных функциях для масштабируемой автоматизации рабочих процессов.
    0
    0
    Что такое Serverless AI Agent?
    Serverless AI Agent упрощает создание и развертывание автономных ИИ-агентов, используя безсерверные облачные функции. Определяя поведение агента в простых конфигурационных файлах, разработчики могут активировать рабочие процессы, управляемые ИИ, которые обрабатывают естественный язык, взаимодействуют с API, выполняют запросы к базам данных и вызывают события. Фреймворк абстрагирует инфраструктурные вопросы и автоматически масштабирует функции агентов по мере необходимости. Благодаря встроенной персистентности состояния, логам и обработке ошибок, Serverless AI Agent обеспечивает надежную работу долгосрочных задач, запланированных заданий и автоматизации, основанной на событиях. Разработчики могут интегрировать пользовательские промежуточные слои, выбирать из нескольких облачных провайдеров и расширять возможности агента с помощью плагинов для мониторинга, аутентификации и хранения данных. Это позволяет быстро создавать прототипы и внедрять надежные решения с ИИ.
Рекомендуемые