API

Внедрение зависимостей (DI) — это фундаментальный шаблон проектирования, который способствует созданию чистого, тестируемого и поддерживаемого кода в приложениях на Python.

Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.

Документация API является критически важной для любого современного приложения, и для Go API Swagger (OpenAPI) стала промышленным стандартом. Для разработчиков Go библиотека swaggo предоставляет элегантное решение для генерации всеобъемлющей документации API непосредственно из аннотаций кода.

Локальное выполнение больших языковых моделей (LLM) сейчас является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд.
Однако выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:

По мере усложнения рабочих нагрузок искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и возможности параллельного выполнения в Go делают его идеальным выбором для создания слоя оркестрации конвейеров машинного обучения, даже если сами модели написаны на Python.

Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.

Демократизация искусственного интеллекта уже здесь. С появлением открытых LLM, таких как Llama, Mistral и Qwen, которые теперь не уступают проприетарным моделям, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ на потребительском оборудовании — значительно сокращая расходы при сохранении полного контроля над конфиденциальностью данных и развертыванием.

Генерация с дополнением извлечения (RAG) развилась далеко за пределы простого поиска по векторной схожести. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют собой передовой край этих возможностей.

FastAPI emerged as one of the most exciting Python web frameworks for building APIs, combining modern Python features with exceptional performance and developer experience.

Построение высокопроизводительных REST API с помощью Go стало стандартным подходом для обеспечения работы систем в Google, Uber, Dropbox и в бесчисленном количестве стартапов.

Чистая архитектура революционизировала подход разработчиков к созданию масштабируемых, поддерживаемых приложений, делая акцент на разделение ответственности и управлении зависимостями.

Шаблон Saga предлагает элегантное решение, разбивая распределенные транзакции на серию локальных транзакций с компенсирующими действиями.

Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVIDIA GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.

Архитектура с нулевым знанием (https://www.glukhov.org/ru/app-architecture/security/zero-knowledge-architecture/ “Архитектура с нулевым знанием”) представляет собой парадигмальный сдвиг в том, как мы проектируем системы, сохраняющие конфиденциальность.

Когда данные становятся ценным активом, их защита никогда не была более критичной. С момента создания информации до момента ее утилизации, ее путь полон рисками - будь то хранение, передача или активное использование.

Выбор правильной headless CMS может сделать или сломать вашу стратегию управления контентом. Давайте сравним три открытых решения, которые влияют на то, как разработчики создают приложения, основанные на контенте.