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BAML vs Instrutor: Saídas de LLM Estruturadas

BAML vs Instrutor: Saídas de LLM Estruturadas

Saída de LLM segura do ponto de vista do tipo com BAML e Instructor

Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.

Estrutura de Projetos no Go: Práticas e Padrões

Estrutura de Projetos no Go: Práticas e Padrões

Estruture seus projetos Go para escalabilidade e clareza

Structurar um projeto em Go de forma eficaz é fundamental para a manutenibilidade a longo prazo, colaboração em equipe e escalabilidade. Ao contrário de frameworks que impõem layouts de diretórios rígidos, o Go valoriza a flexibilidade — mas com essa liberdade vem a responsabilidade de escolher padrões que atendam às necessidades específicas do seu projeto.

Adicionando Swagger à sua API Go

Adicionando Swagger à sua API Go

Gerar automaticamente documentação OpenAPI a partir de anotações no código

A documentação da API é crucial para qualquer aplicação moderna, e para Go APIs Swagger (OpenAPI) tornou-se o padrão da indústria. Para desenvolvedores Go, o swaggo oferece uma solução elegante para gerar documentação abrangente diretamente das anotações do código.

Go Microservices para Orquestração de IA/ML

Go Microservices para Orquestração de IA/ML

Construa pipelines robustos de IA/ML com microserviços em Go

À medida que as cargas de trabalho de IA e ML tornam-se cada vez mais complexas, a necessidade de sistemas robustos de orquestração tornou-se ainda maior.
A simplicidade, o desempenho e a concorrência do Go tornam-no uma escolha ideal para construir a camada de orquestração de pipelines de ML, mesmo quando os próprios modelos são escritos em Python.

Infraestrutura de IA em Hardware para Consumo

Infraestrutura de IA em Hardware para Consumo

Implante IA empresarial em hardware de baixo custo com modelos abertos

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.