[烟花]开源 AI 技术栈简单盘点一下，希望能帮到大家：
前端开发（用户界面）
• Next.js：基于React的Web框架，快速构建高性能前端页面
• Vercel：Next.js配套的云部署平台，支持一键发布网站
• Streamlit：用Python脚本快速生成AI应用的交互界面（适合原型开发）
嵌入/RAG工具（数据处理与增强）
• Nomic：生成文本向量嵌入（将文字转化为数学向量）
• Cognita：管理RAG（检索增强生成）流程的开源框架
• LLMWare：专门用于微调大模型的开发工具包
• JinaAI：构建多模态AI应用（支持文本/图像/视频处理）
后端/模型服务（业务逻辑层）
• LangChain：编排AI模型工作流的开发框架（如串联多个模型）
• Netflix Metaflow：机器学习流水线管理工具（实验跟踪、任务调度）
• HuggingFace：提供数十万开源AI模型的一站式平台
• FastAPI：Python编写的轻量级后端API框架
• Ollama：本地运行大模型的工具（无需GPU服务器）
数据检索（信息存储与搜索）
• Postgres：经典关系型数据库，PGVector是其向量搜索插件
• Milvus/Weaviate：专门存储&检索向量数据的数据库（用于相似性搜索）
• FAISS：Meta开源的向量相似度计算库（常用于召回阶段）
大语言模型（核心AI引擎）
• Llama3.3/Mistral：当前最强的开源商用模型（7B-70B参数级）
• Gemma2：Google最新开源的轻量级模型（手机端可运行）
• Qwen：阿里开源的超长文本理解模型（支持20万字上下文）
• Phi：微软研发的小体积高性能模型（适合科研场景）
技术栈典型工作流举例：
1. 用Next.js开发网页界面 →
2. 通过FastAPI调用HuggingFace模型 →
3. 用LangChain连接Milvus数据库实现RAG →
4. 最终由Llama3生成回答
中小型技术软件公司技术架构？
中小型技术软件公司的技术架构通常会根据公司的规模、业务需求和技术栈的选择而有所不同。
以下是一个常见的中小型技术软件公司的技术架构示例：
1.前端技术栈：
– JavaScript 框架： Vue.js、React、Angular 等。用于构建动态交互式的用户界面。
– CSS 框架： Bootstrap、Tailwind CSS 等。用于设计和样式化网站的界面。
– 构建工具： Webpack、Parcel 等。用于打包和构建前端资源。
– 状态管理： Vuex（Vue.js）、Redux（React）等。用于管理应用程序的状态。
2.后端技术栈：
– 编程语言： Java、Python、Node.js 等。用于编写后端业务逻辑。
– Web 框架： Spring Boot（Java）、Django（Python）、Express.js（Node.js）等。用于构建后端服务和 API。
– 数据库： MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。用于存储和管理数据。
– API 规范： RESTful API、GraphQL 等。用于定义和设计后端 API 接口。
3.基础设施和部署：
– 云平台： AWS、Azure、Google Cloud 等。用于部署和托管应用程序。
– 容器化技术： Docker、Kubernetes 等。用于打包、部署和管理应用程序容器。
– 持续集成/持续部署（CI/CD）： Jenkins、GitLab CI、Travis CI 等。用于自动化构建、测试和部署应用程序。
4.监控和日志：
– 日志管理： ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、Splunk 等。用于收集、分析和可视化日志数据。
– 应用性能监控： New Relic、Datadog、AppDynamics 等。用于监控应用程序性能和健康状况。
5.安全性：
– 身份认证和授权： OAuth、JWT 等。用于用户身份验证和授权管理。
– 数据加密： HTTPS、SSL/TLS 等。用于保护数据在传输过程中的安全性。
– 安全漏洞扫描： OWASP Zap、Nmap 等。用于发现和修复应用程序中的安全漏洞。
以上是一个常见的中小型技术软件公司的技术架构示例，具体的架构会根据公司的业务需求、团队技术水平和预算等因素进行调整和优化。
Astro是一个一站式现代化Web开发框架，用于构建快速、以内容为中心的站点。它不同于现在很多Web开发框架，采用了服务器优先原则和多页应用（MPA），也是一个全栈式开发框架。
Astro是一个内容为主的Web开发框架，而不同于以应用为主的Next.js框架，它天生适合用于构建文档站点、博客、商务站点等，在这个以内容为王的时代，Astro重点就在内容网站的构建上。
Astro是一个服务端渲染框架，它就像PHP,RoR,WordPress等技术，与这些已有的技术所不同的是你不需要再学习一种新的语言了，直接使用HTML/CSS/Javascript搞定前端页面和后台业务。而且它也提供的是多页应用(MPA)，而不是单页应用(SPA)。
看到这里是不是有点懵？Astro到底是技术进步呢，还是又回到了10年前的Web开发技术上了？虽然它使用的是服务端渲染技术，但是你可以使用现代化组件技术轻松地进行开发，你可以使用React/Vue/Svelte/Solid/Lit等技术进行创建UI组件。
Astro是一个一站式Web开发框架，也采用了现代化的组件技术、基于文件的路由机制、资源管理、打包优化等等，让你能够仅仅使用Astro内置的核心功能就可以构建出强大的Web内容站点。
项目地址：https://github.com/withastro/astro
Python的Web框架众多，它们各自具有不同的特点和应用场景。以下是一些主流的Python Web框架：
1. Django
简介：Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django最初发布于2005年，由于其“快速开发、干净且实用”的设计哲学，它受到了广泛的欢迎并被用于构建各种类型的网站和Web应用。
特点：
全栈框架：Django支持国际化(i18n)，可以轻松地用不同的语言开发Web应用。它可以在多种服务器配置和多个数据库系统上运行，如PostgreSQL, MySQL, SQLite和Oracle。
功能丰富：Django定义了服务发布、路由映射、模板编程、数据处理的一整套功能，模块之间结合紧密，功能强大但相对封闭。
完善的文档和社区支持：Django拥有完善的在线文档和庞大的开发社区，为开发者提供了丰富的学习资源和问题解决途径。
应用场景：Django被用于构建从内容管理系统到社交网络，甚至是科学计算平台等各种复杂的Web应用。一些著名的使用Django的网站包括Instagram、Mozilla、Pinterest和NASA。
2. Flask
简介：Flask是一个轻量级的WSGI Web应用框架。它设计得简单且易于上手，但同时也能扩展为复杂的应用。Flask最初是作为Werkzeug和Jinja2的包装器而开发的，现已成为最受欢迎的Python Web应用框架之一。
特点：
轻量级：Flask的核心非常简洁，只包含Web服务器网关接口（WSGI）和应用的基本结构，其他功能大多通过扩展实现。
易于扩展：Flask的生态系统中包含了大量的扩展，开发者可以根据需要添加各种功能，如数据库支持、表单验证、文件上传等。
灵活：Flask没有强制使用MVC或其他设计模式，开发者可以根据自己的喜好和需求来组织代码。
应用场景：Flask适用于小到中型Web应用，特别是那些需要快速开发和灵活性的项目。
3. FastAPI
简介：FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于使用Python 3.7+构建APIs。它基于标准Python类型提示，并且具有自动的交互式文档。
特点：
高性能：FastAPI使用了Starlette和Pydantic等库，提供了极高的性能。
易于学习：FastAPI的API设计简洁明了，易于学习和使用。
Astro 是一款专为速度而设计的全能 Web 框架。您可以从任何地方获取内容，并在任何地方进行部署，所有这些都由您喜爱的 UI 组件和库提供支持。
特点如下：
Astro 是一个专注于速度和效率的高性能 Web 框架。与其他 Web 框架相比，Astro 具有以下几个特点，有助于提高其速度和性能：
1. 内置静态站点生成：Astro 内置了静态站点生成支持，可以在构建时预渲染页面，消除服务器端渲染的需要，从而提高站点性能。
2. 增量构建：Astro 使用增量构建系统，只重新构建已更改的页面，减少构建时间，提高开发效率。
3. 快速渲染：Astro 使用高效的渲染引擎，可以快速高效地渲染页面，即使在较慢的设备上也能如此。
4. 轻量级：Astro 被设计为轻量级，占用空间小，这可以减少加载时间，提高性能。
5. 与 React 和 Vue 集成：Astro 内置了对流行的 UI 库，如 React 和 Vue 的支持，允许开发人员利用这些库的速度和性能优势。
Astro 是一个专为速度和效率而设计的高性能 Web 框架，可以帮助开发人员构建快速高效的网站和 Web 应用程序。虽然有许多其他的 Web 框架可用，但是 Astro 的专注于速度、效率和开发人员生产力让其与众不同。
