API

Bij het werken met Large Language Models (LLM’s) in productieomgevingen is het essentieel om gestructureerde, typeveilige outputs te verkrijgen. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - hanteren verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.

Het effectief structureren van een Go-project is essentieel voor de lange termijn onderhoudbaarheid, teamcollaboratie en schaalbaarheid. In tegenstelling tot frameworks die een starre directorystructuur afdwingen, omarmt Go flexibiliteit—maar met die vrijheid komt de verantwoordelijkheid om patronen te kiezen die passen bij de specifieke behoeften van uw project.

Dependency injection (DI) is een fundamenteel ontwerpmodel dat de schrijfbaarheid, testbaarheid en onderhoudbaarheid van code bevordert in Python-toepassingen.

De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.

API-documentatie is essentieel voor elke moderne toepassing, en voor Go API’s Swagger (OpenAPI) is geworden de industrie-standaard. Voor Go-ontwikkelaars biedt swaggo een elegante oplossing om uitgebreide API-documentatie direct te genereren uit code-annotaties.

Lokaal draaien van LLM’s is nu praktisch voor ontwikkelaars, startups en zelfs enterprise-teams.
Het kiezen van het juiste instrument — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI of anderen — hangt echter af van uw doelen:

Naarmate AI- en ML-workloads steeds complexer worden, is de behoefte aan robuuste orchestratiesystemen toegenomen. De eenvoud, prestaties en concurrentie van Go maken het een ideale keuze voor het bouwen van de orchestratietlaag van ML-pipelines, zelfs wanneer de modellen zelf in Python zijn geschreven.

Cross-modale ingebedden stellen een doorbraak voor in de kunstmatige intelligentie, waardoor begrip en redeneren mogelijk worden over verschillende gegefstypen binnen een gedeelde representatie-ruimte.

De democratisering van AI is een feit. Met open-source LLM’s zoals Llama, Mistral en Qwen die nu eigen modellen rivaliseren, kunnen teams krachtige AI-infrastructuur op consumentenhardware bouwen – kosten drastisch verlagen terwijl volledige controle over gegevensprivacy en implementatie behouden blijft.

Generatie met Retrieval-Augmented Generation (RAG) is veel verder gevorderd dan eenvoudige vectorgelijkheidszoekopdrachten. LongRAG, Self-RAG en GraphRAG vertegenwoordigen de vooruitstekende mogelijkheden op dit gebied.

FastAPI is ontstaan als één van de meest opwindende Python-webframeworks voor het bouwen van APIs, waarbij moderne Python-functies worden gecombineerd met uitstekende prestaties en een uitstekende ontwikkelaarservaring.

Het bouwen van hoogwaardige REST-API’s met Go is een standaardbenadering geworden voor het aandrijven van systemen bij Google, Uber, Dropbox en talloze startups.

Clean Architecture heeft de manier waarop ontwikkelaars schaalbare, onderhoudbare toepassingen bouwen, veranderd door nadruk te leggen op het scheiden van zorgen en het beheren van afhankelijkheden.

Het Saga-patroon biedt een elegante oplossing door gedistribueerde transacties op te splitsen in een reeks lokale transacties met compenserende acties.

Docker Model Runner is Docker’s officiële tool om AI-modellen lokaal uit te voeren, maar NVIDIA GPU-acceleratie inschakelen in Docker Model Runner vereist specifieke configuratie.

Zero-knowledge architectuur https://www.glukhov.org/nl/app-architecture/security/zero-knowledge-architecture/ “Zero-Knowledge Architectuur” stelt een paradigma-shift voor in de manier waarop we privacy-bewaardende systemen ontwerpen.