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针对代理式 AI 的事件流平台，持续实时、大规模地摄取、转换与提供事件流

让流式处理更简单！易于使用的流式应用程序开发框架与运营平台

Apache Hamilton 帮助数据科学家和工程师定义可测试、模块化、自文档化的数据流，并编码血缘/追踪与元数据。可在任何 Python 执行的环境中执行与扩展。

给开发者与黑客的开放式文档智能平台 - 代理式世界的 DMS

使用 SQL Server 构建现代数据仓库的综合指南，包括 ETL 过程、数据建模和分析。

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在任何管道中整合 LLM - 支持 fit/predict 模式、JSON 驱动流程以及内置并发支持。

基于 Apache Spark 的简化轻量级 ETL 框架

AI 时代的 Supabase。一个模块化、开源的后端，用于构建 AI 原生软件——专为知识而非静态数据设计。