API

Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.

Elasticsearch — это мощный распределенный поисковый и аналитический движок, построенный на базе Apache Lucene. Эта всеобъемлющая шпаргалка охватывает основные команды, лучшие практики и быстрые справочники для работы с кластерами Elasticsearch.

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.

Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным из-за приватности, контроля затрат и возможностей офлайн-работы. Ландшафт значительно изменился в апреле 2025 года, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.

Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

Вот сравнительная таблица поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) у популярных провайдеров LLM, а также минимальные примеры на Python