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Spring Boot ist eine Erweiterung des Spring-Frameworks für Java, die darauf abzielt, den Konfigurationsaufwand für produktionsreife Anwendungen zu minimieren ("Convention over Configuration"). | Spring Boot ist eine Erweiterung des Spring-Frameworks für Java, die darauf abzielt, den Konfigurationsaufwand für produktionsreife Anwendungen zu minimieren ("Convention over Configuration"). | ||
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* '''Actuator:''' Integrierte Endpunkte zur Überwachung und Verwaltung der Applikation. | * '''Actuator:''' Integrierte Endpunkte zur Überwachung und Verwaltung der Applikation. | ||
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Version vom 28. Februar 2026, 16:06 Uhr
Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).
CSR Webramework
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Docusaurus
MkDocs
SSR Webframework
ASP.NET Core ist ein Open-Source-, plattformübergreifendes Framework von Microsoft zur Erstellung moderner, cloudbasierter Internetanwendungen.
- Plattformunabhängigkeit: Läuft auf Windows, macOS und Linux.
- Performance: Gehört zu den schnellsten Web-Frameworks in Benchmarks (z. B. TechEmpower).
- Middleware-Pipeline: Modularer Aufbau des HTTP-Anforderungsverarbeitungsprozesses.
- Integrierte Dependency Injection: Von Haus aus unterstützte Entkopplung von Komponenten.
[[Spring Boot
Spring Boot ist eine Erweiterung des Spring-Frameworks für Java, die darauf abzielt, den Konfigurationsaufwand für produktionsreife Anwendungen zu minimieren ("Convention over Configuration").
- Auto-Configuration: Automatische Einrichtung von Spring-Modulen basierend auf den vorhandenen JAR-Abhängigkeiten.
- Eingebettete Server: Direkte Ausführung als JAR mit integriertem Tomcat, Jetty oder Undertow.
- Starters: Vordefinierte Abhängigkeitsbündel (z. B. `spring-boot-starter-web`) zur Vereinfachung des Builds.
- Actuator: Integrierte Endpunkte zur Überwachung und Verwaltung der Applikation.
Chainlit ist ein Open-Source-Framework für Python, das die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von LLM-basierten (Large Language Model) Anwendungen vereinfacht.
- Schnelle Prototypenerstellung: Ermöglicht das schnelle Erstellen interaktiver Chat-Oberflächen für KI-Anwendungen.
- Integration mit LLMs: Unterstützt verschiedene Sprachmodelle wie OpenAI, Hugging Face und mehr.
- UI-Komponenten: Bietet vorgefertigte UI-Elemente (z. B. Textfelder, Buttons, Dateiuploads) zur Gestaltung individueller Nutzeroberflächen.
- Einfache Installation & Nutzung: Kann mit wenigen Zeilen Python-Code gestartet werden.
- Entwicklerfreundlich: Ideal für das Debugging und die Präsentation von KI-gestützten Workflows.
Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).