LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Techniken der nächsten Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich weit über einfache Vektorsimilaritäts-Suche hinaus entwickelt. LongRAG, Self-RAG und GraphRAG repräsentieren die Spitze dieser Fähigkeiten.
Erstellen Sie blitzschnelle APIs mit automatischer Dokumentation und Typsicherheit
FastAPI hat sich als einer der spannendsten Python-Web-Frameworks für den Aufbau von APIs etabliert, das moderne Python-Features mit außergewöhnlicher Performance und Entwicklererfahrung kombiniert.
Erstellen Sie produktionsbereite REST-APIs mit dem robusten Ökosystem von Go
Der Aufbau von leistungsstarken REST-APIs mit Go ist zu einem Standardansatz für die Bereitstellung von Systemen bei Google, Uber, Dropbox und unzähligen Startups geworden.
Erstellen Sie wartbare Python-Anwendungen mit SOLID-Entwurfsmustern
Clean Architecture hat die Art und Weise, wie Entwickler skalierbare, wartbare Anwendungen erstellen, revolutioniert, indem sie die Trennung von Verantwortlichkeiten und das Abhängigkeitsmanagement betonen.
Transaktionen in Microservices mit dem Saga-Muster
Das Saga-Muster bietet eine elegante Lösung, indem es verteilte Transaktionen in eine Reihe von lokalen Transaktionen mit Ausgleichsaktionen aufteilt.
Aktivieren Sie die GPU-Beschleunigung für Docker Model Runner mit NVIDIA CUDA-Unterstützung
Docker Model Runner ist Docker’s offizielles Tool zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, aber die Aktivierung der NVidia-GPU-Beschleunigung in Docker Model Runner erfordert eine spezifische Konfiguration.
Datenschutzbewusste Systeme mit Zero-Knowledge-Proofs
Zero-Knowledge-Architektur stellt eine Paradigmenverschiebung in der Gestaltung von datenschutzorientierten Systemen dar.
Vollständiger Sicherheitsleitfaden - Daten in Ruhe, im Transit, zur Laufzeit
Wenn Daten ein wertvolles Gut sind, war ihre Sicherung noch nie so entscheidend. Vom Zeitpunkt der Erstellung bis zum Zeitpunkt der Entsorgung ist ihre Reise mit Risiken behaftet - ob gespeichert, übertragen oder aktiv genutzt.
Vergleichen Sie headless CMS - Funktionen, Leistung & Anwendungsfälle
Die Wahl der richtigen headless CMS kann über den Erfolg Ihrer Content-Management-Strategie entscheiden. Lassen Sie uns drei Open-Source-Lösungen vergleichen, die den Aufbau von contentgetriebenen Anwendungen beeinflussen.
CLI-Entwicklung in Go mit den Frameworks Cobra und Viper
Kommandzeilen-Interface (CLI)-Anwendungen sind essentielle Werkzeuge für Entwickler, Systemadministratoren und DevOps-Professionals. Zwei Go-Bibliotheken haben sich als de facto Standard für CLI-Entwicklung in Go: Cobra für die Befehlsstruktur und Viper für das Konfigurationsmanagement.
Senken Sie die LLM-Kosten um 80 % mit intelligenter Token-Optimierung
Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.
Ereignisgesteuerte Architektur mit AWS Kinesis für Skalierbarkeit
AWS Kinesis ist zu einem Eckpfeiler für den Aufbau moderner ereignisgesteuerter Mikroservice-Architekturen geworden, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung im großen Maßstab mit minimalem Betriebsaufwand ermöglichen.
Optimieren Sie Frontend-APIs mit GraphQL BFF und Apollo Server
Der Backend for Frontend (BFF)-Ansatz in Kombination mit GraphQL und Apollo Server schafft eine leistungsstarke Architektur für moderne Webanwendungen.
Elasticsearch-Befehle für Suche, Indexierung und Analysen
Elasticsearch ist ein leistungsstarkes verteiltes Such- und Analyse-Engine, das auf Apache Lucene basiert. Dieses umfassende Cheat-Sheet behandelt wesentliche Befehle, Best Practices und schnelle Referenzen für die Arbeit mit Elasticsearch-Clustern.
Bauen Sie MCP-Server für KI-Assistenten mit Python-Beispielen
Das Model Context Protocol (MCP) revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Assistenten mit externen Datenquellen und Tools interagieren. In diesem Leitfaden erkunden wir, wie man MCP-Server in Python aufbaut, mit Beispielen, die sich auf Websuche und Scraping-Funktionen konzentrieren.
Schnelle Referenz für Docker Model Runner-Befehle
Docker Model Runner (DMR) ist die offizielle Lösung von Docker zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, eingeführt im April 2025. Dieses Cheatblatt bietet eine schnelle Referenz für alle wesentlichen Befehle, Konfigurationen und Best Practices.
