API

Quando si lavora con i Large Language Models (LLM) in produzione, ottenere output strutturati e type-safe è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.

Strutturare efficacemente un progetto Go è fondamentale per la manutenibilità a lungo termine, la collaborazione del team e la scalabilità. A differenza dei framework che impongono layout di directory rigidi, Go abbraccia la flessibilità, ma con questa libertà arriva la responsabilità di scegliere schemi che servano le esigenze specifiche del tuo progetto.

Iniezione di dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile in applicazioni Python.

La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.

La documentazione API è fondamentale per qualsiasi applicazione moderna, e per Go APIs Swagger (OpenAPI) è diventato lo standard dell’industria. Per gli sviluppatori Go, swaggo fornisce una soluzione elegante per generare una documentazione API completa direttamente dalle annotazioni del codice.

L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi:

Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, la necessità di sistemi di orchestrazione robusti è diventata sempre più pressing. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire il livello di orchestrazione delle pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.

Embeddingi cross-modal rappresentano un passo avanti significativo nell’intelligenza artificiale, consentendo di comprendere e ragionare su diversi tipi di dati all’interno di uno spazio di rappresentazione unificato.

La democratizzazione dell’IA è qui. Con LLM open-source come Llama, Mistral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo drasticamente i costi mantenendo il controllo totale sulla privacy dei dati e sul deployment.

Generazione Aumentata da Recupero (RAG) è evoluta ben oltre la semplice ricerca di similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano l’avanguardia di queste capacità.

FastAPI è emerso come uno dei framework web più eccitanti per la creazione di API in Python, combinando funzionalità moderne di Python con prestazioni eccezionali e un’esperienza di sviluppo ottima.

Costruire API REST ad alte prestazioni con Go è diventato un approccio standard per alimentare sistemi presso Google, Uber, Dropbox e innumerevoli startup.

Clean Architecture ha rivoluzionato il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni scalabili e mantenibili, enfatizzando la separazione delle preoccupazioni e la gestione delle dipendenze.

Il modello Saga offre una soluzione elegante suddividendo le transazioni distribuite in una serie di transazioni locali con azioni compensative.

Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI in locale, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.

Architettura a conoscenza zero rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui progettiamo sistemi che preservano la privacy.