SinglebaseCloud

SinglebaseCloud est une plateforme backend complète qui vous permet de créer des applications d'IA avec des fonctionnalités modernes. Elle offre une base de données vectorielle pour stocker les embeddings d'IA, une base de données NoSQL pour les données classiques, l'authentification des utilisateurs, le stockage de fichiers, ainsi que des outils d'IA comme la recherche de similarité et les pipelines RAG.

La plateforme prend en charge plusieurs modèles d'IA de fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Llama, Cohere et Deepseek. Cela signifie que vous pouvez créer des applications intelligentes qui comprennent le contexte, recherchent dans les documents et génèrent des réponses en utilisant la technologie IA la plus récente.

Vous pouvez accéder à toutes les fonctionnalités via des API simples utilisant GraphQL, SQL ou REST. Des kits de développement logiciel sont disponibles pour JavaScript, TypeScript et Python, facilitant ainsi la connexion de vos applications à la plateforme.

Commencer avec SinglebaseCloud est simple. Voici les étapes :

• Inscrivez-vous sur le site web et choisissez votre plan tarifaire en fonction de vos besoins.

• Créez votre premier projet dans le tableau de bord et obtenez vos clés API pour connecter votre application.

• Installez le SDK pour votre langage de programmation en utilisant npm pour JavaScript ou pip pour Python.

• Configurez la structure de votre base de données en créant des collections dans la base de données NoSQL ou des index vectoriels pour les fonctionnalités d'IA.

• Ajoutez l'authentification à votre application en connectant le système de gestion des utilisateurs intégré avec des appels API simples.

• Chargez et gérez les fichiers en utilisant le service de stockage pour les documents, images et autres médias.

• Développez des fonctionnalités d'IA en utilisant la base de données vectorielle pour la recherche sémantique, les pipelines RAG pour des réponses contextuelles, ou les agents IA pour des tâches complexes.

• Testez votre application localement, puis déployez-la en production lorsque vous êtes prêt, avec tous les services déjà dimensionnés et sécurisés.

• Base de données vectorielle pour les embeddings IA et la recherche sémantique

• Base de données documentaire NoSQL avec schéma flexible

• Plusieurs modèles IA (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Llama)

• Pipeline RAG pour des réponses IA contextuelles

• Agents IA pour l'automatisation complexe

• Authentification utilisateur et contrôle d'accès

• Stockage de fichiers pour documents et images

• APIs GraphQL, SQL et REST

• SDKs JavaScript, TypeScript et Python

• Système de crédits IA pour le suivi d'utilisation