लॉन्गआरएजी, सेल्फ-आरएजी, ग्राफआरएजी - अगली पीढ़ी के तकनीकें
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।
स्वचालित दस्तावेज़ और टाइप सुरक्षा के साथ तेज़-तेज़ एपीआई बनाएं
FastAPI पाइथन वेब फ्रेमवर्क्स में से एक सबसे रोमांचक फ्रेमवर्क के रूप में उभर कर आया है, जो आधुनिक पाइथन फीचर्स को उत्कृष्ट प्रदर्शन और डेवलपर एक्सपीरियंस के साथ मिलाता है।
फ्लटर के डिबगिंग और प्रोफाइलिंग टूल्स बेहतर ऐप्स के लिए
Flutter DevTools हर Flutter डेवलपर के लिए एक आवश्यक साथी है, जो एक शक्तिशाली सेट ऑफ डिबगिंग और परफॉर्मेंस एनालिसिस टूल्स प्रदान करता है जो आपको उच्च गुणवत्ता वाले एप्लिकेशन्स को कुशलतापूर्वक बनाने में मदद करते हैं।
Go के मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र के साथ उत्पादन-तैयार REST APIs बनाएँ
गो के साथ उच्च प्रदर्शन वाले REST APIs का निर्माण Google, Uber, Dropbox और countless startups के सिस्टम को पावर करने का एक मानक दृष्टिकोण बन गया है।
बुनियादी से लेकर उन्नत पैटर्न तक परीक्षण करें
Go के बिल्ट-इन टेस्टिंग पैकेज एक शक्तिशाली, मिनिमलिस्ट फ्रेमवर्क प्रदान करता है जो बाहरी निर्भरताओं के बिना यूनिट टेस्ट लिखने के लिए है। यहां टेस्टिंग के मूलभूत तत्व, प्रोजेक्ट संरचना, और उन्नत पैटर्न दिए गए हैं जो विश्वसनीय Go एप्लिकेशन्स बनाने के लिए हैं।
डेटा साइंस कार्य के लिए लिनक्स वातावरण सेटअप मास्टर करें
लिनक्स डेटा साइंस के लिए डिफ़ॉल्ट ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया है, जो अनमैच्ड फ्लेक्सिबिलिटी, परफॉर्मेंस, और टूल्स के एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। डेटा साइंस प्रोफेशनल्स के लिए यह सबसे अच्छा विकल्प है।
SOLID डिज़ाइन पैटर्न के साथ बनाएं Python एप्लिकेशन जो आसानी से बनाए रखे जा सकें
साफ़ आर्किटेक्चर ने विकसकों को स्केलेबल, मेन्टेनएबल एप्लिकेशन्स बनाने के तरीके को क्रांतिकारी बनाया है, जिसमें अलग-अलग चिंताओं का प्रबंधन और डिपेंडेंसी मैनेजमेंट पर जोर दिया गया है।
माइक्रोसर्विसेज में सागा पैटर्न के साथ लेनदेन
सागा पैटर्न (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/saga-transactions-in-microservices/ “वितरित लेनदेन के लिए सागा पैटर्न”) वितरित लेनदेन को एक श्रृंखला के स्थानीय लेनदेन और संतुलन कार्रवाइयों में तोड़कर एक सुंदर समाधान प्रदान करता है।
GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev को तेज़ करें
FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।
इमेजों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ बढ़ाने के लिए AI मॉडल
ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने FLUX.1-Kontext-dev जारी किया है, एक उन्नत इमेज-टू-इमेज एआई मॉडल जो टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके मौजूदा इमेजों को बढ़ाता है।
ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ्स के साथ गोपनीयता संरक्षण प्रणालियाँ
शून्य-ज्ञान आर्किटेक्चर एक नया दृष्टिकोण है जो गोपनीयता-सुरक्षित प्रणालियों के डिजाइन में क्रांति ला रहा है।
गो जनरिक्स के साथ टाइप-सेफ रीयूज़ेबल कोड
Go में Generics Go 1.0 के बाद जोड़ें गए सबसे महत्वपूर्ण भाषा विशेषताओं में से एक का प्रतिनिधित्व करते हैं। Go 1.18 में पेश किए गए, Generics आपको कई प्रकारों के साथ काम करने की अनुमति देते हैं बिना प्रदर्शन या कोड स्पष्टता को बलिदान किए, जबकि कंपाइल-टाइम टाइप सेफ्टी बनाए रखते हैं।
मल्टी-टेनेन्सी डेटाबेस पैटर्न्स का पूर्ण मार्गदर्शिका
मल्टी-टेनेन्सी SaaS एप्लिकेशन्स के लिए एक मूलभूत आर्किटेक्चरल पैटर्न है, जो कई ग्राहकों (टेनेंट्स) को एक ही एप्लिकेशन इन्फ्रास्ट्रक्चर साझा करने की अनुमति देता है, जबकि डेटा आइसोलेशन बनाए रखता है।
हेडलेस CMS की तुलना - विशेषताएँ, प्रदर्शन और उपयोग के मामले
सही हेडलेस सीएमएस का चयन आपकी सामग्री प्रबंधन रणनीति को बना या बिगाड़ सकता है। आइए तीन ओपन-सोर्स समाधानों की तुलना करें जो डेवलपर्स को सामग्री-ड्राइवन एप्लिकेशन्स बनाने में प्रभावित करते हैं।
गो में कोबरा और वाइपर फ्रेमवर्क के साथ सीएलआई विकास
कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI) एप्लिकेशन डेवलपर्स, सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर्स, और डेवॉप्स प्रोफेशनल्स के लिए आवश्यक उपकरण हैं। Go में CLI विकास के लिए दो लाइब्रेरी डि फैक्टो मानक बन गए हैं: Cobra कमांड संरचना के लिए और Viper कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Go में CLI विकास”)।
बुद्धिमान टोकन अनुकूलन के साथ LLM लागत को 80% तक कम करें
टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।
