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O Quarkus é uma estrutura Java de código aberto, nativa do Kubernetes, projetada para o desenvolvimento de aplicativos nativos da cloud. Ele otimiza o Java para arquiteturas sem servidor e de microsserviços, oferecendo tempos de inicialização rápidos e baixo espaço ocupado pela memória. O Quarkus oferece suporte a vários modelos de programação, incluindo reativos e obrigatórios, e se integra perfeitamente às bibliotecas e estruturas Java populares.- Últimos
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Construa Aplicativos Quartokus com MongoDB e Panache!
Veja como usar o Panache com o Quartokus para simplificar operações CRUD e executar queries de agregação perfeitamente em um banco de dados MongoDB . Ao aproveitar as funcionalidades integradas do Panache, reduzimos o código padrão, aumentando a velocidade e a eficiência do desenvolvimento. Ideal para aplicativos nativos da nuvem e sem servidor, a integração do Panache com o Hibername ORM e o JPA permite que os desenvolvedores se concentrem na lógica de negócios, mantendo o código limpo e eficiente. Saiba mais lendo o artigo completo em MongoDB.com!
Apr 22, 2025
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Construindo um aplicativo de pesquisa semântica com MongoDB e Quarkus usando a Vector Search
✅ Experimente o MongoDB 8.0 → https://mdb.link/91SzYGDmFoI ✅ Inscrever-se para obter um cluster gratuito → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-try ✅ Link do artigo → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-read - Descubra como aproveitar o poder do recurso de pesquisa vetorial do MongoDB para criar um aplicação de pesquisa semântica usando a estrutura Quartokus. Neste tutorial abrangente, guiaremos você passo a passo da compreensão dos fundamentos da pesquisa vetorial até a implementação de um aplicação Java funcional. Saiba como usar a IA da Gemini para incorporações vetoriais, criar queries otimizadas e configurar seu cluster MongoDB Atlas para integração perfeita. Se você é novo na pesquisa vetorial ou está procurando aprimorar seus aplicativos de IA generativa , este vídeo fornece todas as ferramentas necessárias para começar. - . Recursos: } Incorporações vetoriais: https://mdb.link/91SzYGDmFoI-models } IA da Gêmeos: https://ai.google.dev/api?lang=python https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key Valores de similaridade: . . . . . . . . . . . . . . . . ..
Jan 21, 2025