API

PDFMiner.six

PDF दस्तावेज़ों से पाठ, मेटाडेटा, और लेआउट जानकारी निकालने के लिए एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी है।

Playwright एक शक्तिशाली, आधुनिक ब्राउज़र ऑटोमेशन फ्रेमवर्क है जो वेब स्क्रैपिंग और एंड-टू-एंड टेस्टिंग को क्रांतिकारी बनाता है।

प्रोडक्शन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ काम करते समय, संरचित, टाइप-सेफ आउटपुट्स प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क - BAML और Instructor - इस समस्या को हल करने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं।

गो प्रोजेक्ट को संरचित करना (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/go-project-structure/ “गो प्रोजेक्ट को संरचित करना”) लंबे समय तक बनाए रखने, टीम सहयोग, और स्केलेबिलिटी के लिए मौलिक है। फ्रेमवर्क्स की तरह जो कठोर डायरेक्टरी लेआउट्स को लागू करते हैं, गो फ्लेक्सिबिलिटी को अपनाता है—but उस स्वतंत्रता के साथ जिम्मेदारी आती है कि पैटर्न्स चुनें जो आपकी प्रोजेक्ट की विशेष आवश्यकताओं को पूरा करें।

आश्ररण प्रवर्तन (DI) पायथन एप्लिकेशन में स्वच्छ, परीक्षणीय और बनाए रखने योग्य कोड को बढ़ावा देने वाला एक मूल डिज़ाइन पैटर्न है।

Ollama के Python लाइब्रेरी में अब नेटिव Ollama वेब सर्च (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/ollama-web-search-in-python/ “Ollama web search in python”) क्षमताएं शामिल हैं। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, आप अपने स्थानीय LLMs को वेब से रियल-टाइम जानकारी के साथ बढ़ा सकते हैं, जिससे हॉल्युसिनेशन कम होंगे और सटीकता बढ़ेगी।

API दस्तावेज़ीकरण किसी भी आधुनिक एप्लिकेशन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, और Go APIs के लिए Swagger for Go API (OpenAPI) उद्योग मानक बन गया है। Go Developers के लिए, swaggo एक सुंदर समाधान प्रदान करता है जो कोड एनोटेशन से सीधे व्यापक API दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न करता है।

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

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।

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।

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।

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।

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।