API

Idempotens i distribuerade system som faktiskt fungerar

Idempotens i distribuerade system som faktiskt fungerar

Stoppa dubbla sideffekter

Idempotens i distribuerade system är den egenskap som räddar dig när nätverket ljuger, köen gör om försöket, klienten paniker och operatören spelar upp om händelser. I produktionssystem är dubbel leverans normalt. Dubbla biverkningar är buggen.

Vane (Perplexica 2.0) – Snabbstart med Ollama och llama.cpp

Vane (Perplexica 2.0) – Snabbstart med Ollama och llama.cpp

Självhöstad AI-sökning med lokala stora språkmodeller

Vane är en av de mer pragmatiska lösningarna inom området för “AI-sök med källhänvisningar”: ett självärbetet svarsmotor som blandar live-webbhämtning med lokala eller molnbaserade LLM:er, samtidigt som hela stacken hålls under din kontroll.

Snabbstart med llama.cpp: Kommandotolken och servern

Snabbstart med llama.cpp: Kommandotolken och servern

Hur man installerar, konfigurerar och använder OpenCode

Jag återkommer till llama.cpp för lokal inferens – det ger dig kontroll som Ollama och andra abstraherar bort, och det fungerar bara. Det är enkelt att köra GGUF-modeller interaktivt med llama-cli eller exponera ett OpenAI-kompatibelt HTTP-API med llama-server.

Airtable för utvecklare och DevOps - Planer, API, Webhooks och Go/Python-exempel

Airtable för utvecklare och DevOps - Planer, API, Webhooks och Go/Python-exempel

Airtable - Gratisplanens begränsningar, API, webhooks, Go & Python.

Airtable är bäst att tänka på som en lågkodningsplattform för applikationer, byggd runt en samarbetsbar “databasliknande” kalkylbladssnitt - utmärkt för snabbt att skapa operativa verktyg (inre spårare, lättviktiga CRM:er, innehållspipelines, AI-bedömningsköer) där icke-utvecklare behöver ett vänligt gränssnitt, men utvecklare också behöver en API-yta för automatisering och integration.

BAML vs Instructor: Strukturerade LLM-utdata

BAML vs Instructor: Strukturerade LLM-utdata

Typsäkra LLM-utdata med BAML och Instructor

När man arbetar med stora språkmodeller (LLM) i produktionsmiljöer är det avgörande att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – tar olika tillvägagångssätt för att lösa detta problem.

Goprojektstruktur: Praxis och mönster

Goprojektstruktur: Praxis och mönster

Strukturera dina Go-projekt för skalbarhet och tydlighet

Att strukturera ett Go-projekt är avgörande för långsiktig underhållbarhet, teamarbete och skalbarhet. Till skillnad från ramverk som tvingar en strikt kataloglayout, accepterar Go flexibilitet – men med den friheten kommer ansiktheten att välja mönster som passar ditt projekts specifika behov.

Använda Ollama Web Search API i Python

Använda Ollama Web Search API i Python

Bygg AI-söklägenheter med Python och Ollama

Ollamas Python-bibliotek inkluderar nu inbyggda OLlama web search-funktioner. Med bara några rader kod kan du komplettera dina lokala LLMs med realtidssökningar på webben, vilket minskar hallucinationer och förbättrar noggrannheten.

Lägg till Swagger i Din Go API

Lägg till Swagger i Din Go API

Generera OpenAPI-dokument automatiskt från kodkommentarer

API-dokumentation är avgörande för någon modern applikation, och för Go APIs Swagger (OpenAPI) har blivit branschstandard. För Go-utvecklare erbjuder swaggo en elegant lösning för att generera omfattande API-dokumentation direkt från kodkommentarer.