SinglebaseCloud

SinglebaseCloud ist eine vollständige Backend-Plattform, mit der Sie KI-Anwendungen mit modernen Funktionen erstellen können. Sie bietet eine Vektordatenbank zur Speicherung von KI-Embeddings, eine NoSQL-Datenbank für reguläre Daten, Benutzerauthentifizierung, Dateispeicherung und KI-Tools wie Ähnlichkeitssuche und RAG-Pipelines.

Die Plattform unterstützt mehrere KI-Modelle von Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Llama, Cohere und Deepseek. Das bedeutet, dass Sie intelligente Anwendungen entwickeln können, die den Kontext verstehen, Dokumente durchsuchen und Antworten mit der neuesten KI-Technologie generieren.

Sie können auf alle Funktionen über einfache APIs mit GraphQL, SQL oder REST zugreifen. Es gibt Software-Entwicklungskits für JavaScript, TypeScript und Python, die es einfach machen, Ihre Anwendungen mit der Plattform zu verbinden.

Der Einstieg in SinglebaseCloud ist unkompliziert. Hier sind die Schritte:

• Melden Sie sich auf der Website für ein Konto an und wählen Sie Ihren Tarifplan entsprechend Ihren Bedürfnissen.

• Erstellen Sie Ihr erstes Projekt im Dashboard und erhalten Sie Ihre API-Schlüssel zur Verbindung Ihrer Anwendung.

• Installieren Sie das SDK für Ihre Programmiersprache mit npm für JavaScript oder pip für Python.

• Richten Sie Ihre Datenbankstruktur ein, indem Sie Sammlungen in der NoSQL-Datenbank oder Vektorindizes für KI-Funktionen erstellen.

• Fügen Sie Ihrer App eine Authentifizierung hinzu, indem Sie das integrierte Benutzermanagementsystem mit einfachen API-Aufrufen verbinden.

• Laden Sie Dateien hoch und verwalten Sie diese mit dem Speicherdienst für Dokumente, Bilder und andere Medien.

• Erstellen Sie KI-Funktionen, indem Sie die Vektordatenbank für semantische Suche, RAG-Pipelines für kontextbezogene Antworten oder KI-Agenten für komplexe Aufgaben nutzen.

• Testen Sie Ihre Anwendung lokal und stellen Sie sie dann in der Produktion bereit, wenn sie fertig ist, wobei alle Dienste bereits skaliert und gesichert sind.

• Vektordatenbank für KI-Embeddings und semantische Suche

• NoSQL-Dokumentendatenbank mit flexiblem Schema

• Mehrere KI-Modelle (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Llama)

• RAG-Pipeline für kontextbewusste KI-Antworten

• KI-Agenten für komplexe Automatisierung

• Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle

• Dateispeicherung für Dokumente und Bilder

• GraphQL-, SQL- und REST-APIs

• JavaScript-, TypeScript- und Python-SDKs

• KI-Credit-System zur Nutzungserfassung