API

PDFMiner.six
は、PDFドキュメントからテキスト、メタデータ、レイアウト情報を抽出するための強力なPythonライブラリです。

Playwright は、ウェブスクレイピングやエンドツーエンドテストを革命的に変える、強力で現代的なブラウザ自動化フレームワークです。

LLM（大規模言語モデル）を本番環境で使用する際には、構造化された、型安全な出力を得ることが極めて重要です。
BAMLおよびInstructorという2つの人気のあるフレームワークは、この問題に対して異なるアプローチを取ります。

Goプロジェクトの構成は、長期的な保守性、チームの協力、スケーラビリティにとって基本的な要素です。フレームワークが厳格なディレクトリ構造を強制するのとは異なり、Goは柔軟性を重視していますが、その自由にはプロジェクトの特定のニーズに応じたパターンを選択する責任が伴います。

依存性注入（DI）は、Pythonアプリケーションにおけるクリーンでテスト可能で保守可能なコードを促進する基本的な設計パターンです。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

APIドキュメンテーションは、現代のアプリケーションにおいて非常に重要です。Go API Swagger（OpenAPI）は、業界標準となっています。Go開発者にとって、swaggoはコードの注釈から包括的なAPIドキュメンテーションを生成するための洗練されたソリューションを提供します。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーの向上、レイテンシーの低減、AIインフラストラクチャの制御の強化を求めるにつれて、ますます人気になっています。

AIおよび機械学習（ML）ワークロードがますます複雑になるにつれて、強固なオーケストレーションシステムの必要性が高まっています。Goのシンプルさ、パフォーマンス、並行処理能力は、MLパイプラインのオーケストレーションレイヤーを構築する際に理想的な選択肢です。モデル自体がPythonで書かれている場合でも、Goは理想的な選択肢です。https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/go-microservices-for-ai-ml-orchestration-patterns/ “Go in ML orchestration pipelines”。

クロスモーダル埋め込みは、人工知能において画期的な進展をもたらし、統一された表現空間内で異なるデータタイプ間の理解と推論を可能にします。

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

リトリーバル・オーガナイズド・ジェネレーション (RAG) は単純なベクトル類似性検索を超えています。 LongRAG、Self-RAG、GraphRAGはこれらの能力の最先端を代表しています。

FastAPIは、API構築に最適なPythonウェブフレームワークの一つとして注目を集めています。現代的なPython機能と優れたパフォーマンス、開発者体験を組み合わせています。

高性能な REST APIの構築（Goを使用） は、Google、Uber、Dropbox、そして多数のスタートアップでシステムを動かすための標準的なアプローチとなっています。

Clean Architectureは、関心の分離と依存関係の管理を強調することで、開発者がスケーラブルで保守可能なアプリケーションを構築する方法を革命的に変えてきました。

Saga パターン
は、分散トランザクションを一連のローカルトランザクションと補償アクションに分割することで、洗練された解決策を提供します。