Das Backend von GBC MedAI umfasst mehrere fortschrittliche Technologien, um hohe Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten:
- FastAPI Asynchroner RahmenAls zentrales Back-End-Framework dienen, um eine effiziente Verarbeitung von Anfragen zu gewährleisten
- Semantischer Redis-CacheVerbesserung der Antwortleistung bei sich wiederholenden Abfragen und Senkung der Kosten für KI-Modellaufrufe
- Fortgeschrittenes AI-FrameworkLangGraph- und GraphRag-Technologien für den Aufbau komplexerer KI-Prozesse und Wissensgraphenanwendungen.
Diese Kombination von Technologien ermöglicht es dem System, eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen zu bearbeiten und gleichzeitig schnelle Antwortzeiten zu gewährleisten. Die modulare Architektur erleichtert den Entwicklern auch die Sekundärentwicklung und Funktionserweiterungen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGBC MedAI: Ein intelligenter medizinischer Assistent mit Zugang zu mehreren KI-Modellen und SuchmaschinenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Schlüsseltechnologien werden im Backend von GBC MedAI eingesetzt?
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