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用于流处理、实时分析、大型语言模型（LLM）管道和检索增强生成（RAG）的Python ETL框架
开箱即用的云端模板，适用于基于检索增强生成（RAG）的应用、AI 数据管道和企业级搜索，并支持实时数据。?支持Docker。?始终与Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等同步。
Alink是由阿里巴巴计算平台PAI团队开发的，基于Flink的机器学习算法平台。
A AI-Driven, Distributed and high-performance monitoring system, for comprehensive monitoring and management of kafka cluster.
AI、API和DevOps的计量和计费。实时收集和聚合数百万个用量事件，并实现基于用量的计费。
Trench — 开源分析基础设施。一个基于 ClickHouse、Kafka 和 Node.js 构建的、可直接用于生产环境的单一 Docker 镜像，用于追踪事件和页面浏览量。轻松构建产品分析仪表板、大型语言模型检索增强系统 (LLM RAG)、可观测性平台或任何其他分析产品。
基于 Kubernetes 的机器学习平台和推荐引擎
High performance Rust stream processing engine seamlessly integrates AI capabilities, providing powerful real-time data processing and intelligent analysis.
本项目包含一些示例，演示如何利用Apache Kafka及其Streams API将分析模型部署到关键任务、可扩展的生产环境中。模型使用Python、H2O、TensorFlow、Keras、DeepLearning4j等技术构建。
本项目构建了基于机器学习的实时股票市场预测的完整服务器端架构。我使用了Tensorflow.js构建机器学习模型，并使用Kafka进行实时数据流传输和管道处理。
一个模块化的电子商务后端，包含一个GraphQL网关和用于账户、产品、订单以及推荐的gRPC微服务。
LangStream：基于 Kubernetes 和 Kafka 的事件驱动型开发平台，用于构建和运行大型语言模型 (LLM) AI 应用。
使用HiveMQ（MQTT）、TensorFlow IO和Apache Kafka进行实时大数据/物联网机器学习（模型训练和推理）——无需额外的存储，例如S3、HDFS或Spark。
开源应用框架，用于构建具有实时数据的流式应用；构建实时数据管道，使实时数据普遍可用；将历史数据和实时数据在流中结合，创建更智能的机器学习和人工智能应用；使用预构建的连接器标准化复杂的数据摄取和流数据到应用。
Real-time deduplication and temporal joins for streaming data
Kafka Streams、Java、gRPC和TensorFlow Serving的组合，实现了流处理与RPC/请求-响应模式的结合。
Data Forge — a modern data stack playground to practice flows and best practices, not just tools. Spark, Trino, Kafka, Iceberg, ClickHouse, Airflow, MinIO, Superset — all wired together locally with Docker Compose.
一个基于Go语言开发的搜索引擎，支持全文检索和向量检索。
Oracle database CDC (Change Data Capture)
与Medium博客文章《使用Kafka、Airflow和MLflow保持你的机器学习模型健康》相关的代码库
