เครดิต

เฟรมเวิร์ก React ชั้นนำของอุตสาหกรรมที่ให้บริการ Server-Side Rendering (SSR), Static Site Generation (SSG), Incremental Static Regeneration (ISR), การกำหนดเส้นทางในตัว, API Routes และการเพิ่มประสิทธิภาพรูปภาพ - ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาเว็บสมัยใหม่

ไลบรารี UI JavaScript แบบประกาศและใช้คอมโพเนนต์ที่พัฒนาโดย Meta (Facebook) มอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมผ่าน virtual DOM และกลไกการอัปเดตที่มีประสิทธิภาพ พร้อมระบบนิเวศและการสนับสนุนจากชุมชนที่กว้างขวาง

Superset ของ JavaScript ที่พัฒนาโดย Microsoft เพิ่มระบบชนิดข้อมูลแบบคงที่และฟีเจอร์ ECMAScript ล่าสุด ให้ประสบการณ์การพัฒนาที่ดีขึ้น คำแนะนำโค้ด และการตรวจสอบข้อผิดพลาด ปรับปรุงการบำรุงรักษาและประสิทธิภาพอย่างมาก

เฟรมเวิร์ก CSS แบบ utility-first ที่ปฏิวัติวงการสำหรับสร้างการออกแบบที่กำหนดเองอย่างรวดเร็วผ่านการประกอบคลาสยูทิลิตี้ พร้อมการออกแบบตอบสนองในตัว โหมดมืด และคอมไพเลอร์ JIT เพิ่มความเร็วในการพัฒนาอย่างมาก ในขณะที่รักษา CSS ให้เพรียวบาง

โซลูชันระบบหลายภาษาที่ออกแบบมาสำหรับ Next.js App Router รองรับคอมโพเนนต์เซิร์ฟเวอร์และไคลเอ็นต์ การจัดรูปแบบข้อความ รูปแบบพหูพจน์ การแปลเป็นภาษาท้องถิ่นของวันที่/เวลา พร้อมการสนับสนุนหลายภาษาอย่างสมบูรณ์และความปลอดภัยของชนิดข้อมูลที่ยอดเยี่ยม

ไดรเวอร์ MySQL มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับ Node.js ให้บริการการเชื่อมต่อฐานข้อมูลที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ รองรับ Promise/async-await, connection pooling และ Prepared Statements เพื่อป้องกัน SQL injection โปรเจกต์นี้ใช้เป็นอินเทอร์เฟซฐานข้อมูลหลักสำหรับจัดเก็บและค้นหาข้อมูลผู้ใช้ บันทึกเกม โพสต์บล็อก และอื่นๆ

เฟรมเวิร์กเว็บสมัยใหม่ประสิทธิภาพสูงที่เน้นประสบการณ์นักพัฒนาและความเร็วของแอปพลิเคชัน มีระบบปลั๊กอินที่ทรงพลัง การตรวจสอบ JSON Schema และเอกสาร API อัตโนมัติ บริการ AI Core และ RAG Ingestor ทั้งสองใช้ Fastify เป็นเซิร์ฟเวอร์ API เพื่อจัดการการสนทนา AI คิวรี RAG และลอจิกแบ็กเอนด์

เฟรมเวิร์กชั้นนำของอุตสาหกรรมสำหรับสร้างแอปพลิเคชัน LLM ทำให้เวิร์กโฟลว์การพัฒนา AI ง่ายขึ้น ให้อินเทอร์เฟซรวมสำหรับการผสานรวม LLM ต่างๆ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เครื่องมือ และระบบหน่วยความจำ โปรเจกต์นี้ใช้ LangChain เพื่อสร้างระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) สำหรับถามตอบเอกสารอัจฉริยะและการสร้างเนื้อหา

สภาพแวดล้อมรันไทม์ LLM ในเครื่องที่มีน้ำหนักเบา ช่วยให้นักพัฒนาเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่บนเครื่องของตน รองรับโมเดลโอเพนซอร์สเช่น Llama 3, Gemma และ Mistral โปรเจกต์นี้ใช้ Ollama เป็นเอ็นจิ้นอนุมาน AI สำหรับการสนทนา AI แบบออฟไลน์อย่างสมบูรณ์ รับประกันความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และความปลอดภัยของข้อมูล

ฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบฝังตัวประสิทธิภาพสูงที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน AI สร้างบน Apache Arrow และรูปแบบ Lance สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงเวกเตอร์ที่รวดเร็วมาก โปรเจกต์นี้ใช้ LanceDB เพื่อจัดเก็บ embedding เวกเตอร์เอกสาร ขับเคลื่อนการค้นหาความหมายของระบบ RAG เพื่อค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องที่สุดกับคำค้นหาของผู้ใช้อย่างรวดเร็ว