Verlaag LLM-kosten: Tokenoptimalisatiestrategieën
Verlaag LLM-kosten met 80% door slimme tokenoptimalisatie
Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.
Verlaag LLM-kosten met 80% door slimme tokenoptimalisatie
Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.
Gebeurtenisgestuurde architectuur met AWS Kinesis voor schaalbaarheid
AWS Kinesis is geworden een kernstuk bij het bouwen van moderne, gebeurtenisgestuurde microservicesarchitecturen, waarmee real-time dataverwerking op schaal mogelijk is met minimale operationele overhead.
Optimizeer frontend APIs met GraphQL BFF en Apollo Server
De Backend for Frontend (BFF) patroon gecombineerd met GraphQL en Apollo Server creëert een krachtige architectuur voor moderne webtoepassingen.
Python-testen met pytest, TDD, mocking en coverage
Eenheidstesten zorgen ervoor dat je Python-code correct werkt en blijft werken terwijl je project evolueert. Deze uitgebreide gids behandelt alles wat je moet weten over eenheidstesten in Python, van basisconcepten tot geavanceerde technieken.
Maak MCP-servers voor AI-assistenten met Python-voorbeelden
De Model Context Protocol (MCP) is revolutionair voor de manier waarop AI-assistenten met externe gegevensbronnen en tools interacteren. In deze gids bespreken we hoe je MCP-servers in Python kunt bouwen, met voorbeelden gericht op webzoekfuncties en web scraping.
Ubuntu toetsenbordafkortingen -> jouw productiviteit
Ubuntu’s toetsenbordkortingen zijn essentiële hulpmiddelen om productiviteit en efficiëntie te maximaliseren. Of je nu ontwikkelaar, systeembeheerder of poweruser bent, deze kortingen kunnen je werksnelheid verhogen en afhankelijkheid van de muis verminderen.
Python voor het converteren van HTML naar nette, LLM-klare Markdown
HTML naar Markdown converteren is een fundamentele taak in moderne ontwikkelingsworkflows, vooral wanneer je webinhoud voor Large Language Models (LLMs), documentatiesystemen of statische sitegeneratoren zoals Hugo voorbereidt.
Eigendom van uw inhoud en controle over uw identiteit
De web was oorspronkelijk ontworpen als een decentraliseerde netwerk waarin iedereen kon publiceren en verbindingen kon maken. Met de tijd zijn bedrijven platforms overgenomen, waardoor er walled gardens zijn ontstaan waarin gebruikers producten zijn en inhoud vastzit. De Indie Web beweging streeft ernaar om het oorspronkelijke belofte van de web te herstellen: persoonlijk eigendom, creatieve vrijheid en echte verbinding.
Maak consistente, draagbare en herhaalbare ontwikkelomgevingen met behulp van Dev Containers.
Ontwikkelaars komen vaak het “werkt op mijn machine” dilemma tegen vanwege onovereenstemmingen in afhankelijkheden, toolversies of OS-verschillen. Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) lossen dit elegant op — door u te laten ontwikkelen binnen een containeromgeving die specifiek is ingesteld voor uw project.
Integreer Ollama met Go: SDK-handboek, voorbeelden en productiebest practices.
Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van beschikbare Go SDKs voor Ollama en vergelijkt hun functionaliteiten.
Hoe state te beheren in Flutter
In dit artikel bespreken we zes populaire manieren om de staat te beheren in Flutter apps, waaronder reële voorbeelden en beste praktijken:
Stap-voor-stap voorbeeld
Hier hebben we een Python Lambda-voorbeeld van een SQS-berichtverwerker + REST API met API-sleutelbeveiliging + Terraform script om het te implementeren voor serverloze uitvoering.
+ Specifieke Voorbeelden met Denkende LLMs
In dit bericht verkennen we twee manieren om uw Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.
Hoe een Amazon Alexa-skill te ontwikkelen - instructies.
In dit artikel nemen we een diepgaande kijk naar Alexa skill development, testing, en publishing. We bespreken ook ontwerpprincipes, technische overwegingen en best practices om ervoor te zorgen dat je skill een betrokken en natuurlijke gebruikerservaring biedt.
Zichtbaar verschillende APIs vereisen een speciale aanpak.
Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden
Een paar manieren om gestructureerde uitvoer te krijgen van Ollama
Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar in productie willen we zelden vrije tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: kenmerken, feiten of gestructureerde objecten die je kunt voeden in een app. Dat is LLM Structured Output.