API

API दस्तावेज़ीकरण किसी भी आधुनिक एप्लिकेशन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, और Go APIs के लिए Swagger for Go API (OpenAPI) उद्योग मानक बन गया है। Go Developers के लिए, swaggo एक सुंदर समाधान प्रदान करता है जो कोड एनोटेशन से सीधे व्यापक API दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न करता है।

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।

FastAPI पाइथन वेब फ्रेमवर्क्स में से एक सबसे रोमांचक फ्रेमवर्क के रूप में उभर कर आया है, जो आधुनिक पाइथन फीचर्स को उत्कृष्ट प्रदर्शन और डेवलपर एक्सपीरियंस के साथ मिलाता है।

गो के साथ उच्च प्रदर्शन वाले REST APIs का निर्माण Google, Uber, Dropbox और countless startups के सिस्टम को पावर करने का एक मानक दृष्टिकोण बन गया है।

साफ़ आर्किटेक्चर ने विकसकों को स्केलेबल, मेन्टेनएबल एप्लिकेशन्स बनाने के तरीके को क्रांतिकारी बनाया है, जिसमें अलग-अलग चिंताओं का प्रबंधन और डिपेंडेंसी मैनेजमेंट पर जोर दिया गया है।

सागा पैटर्न (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/saga-transactions-in-microservices/ “वितरित लेनदेन के लिए सागा पैटर्न”) वितरित लेनदेन को एक श्रृंखला के स्थानीय लेनदेन और संतुलन कार्रवाइयों में तोड़कर एक सुंदर समाधान प्रदान करता है।

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

शून्य-ज्ञान आर्किटेक्चर एक नया दृष्टिकोण है जो गोपनीयता-सुरक्षित प्रणालियों के डिजाइन में क्रांति ला रहा है।

जब डेटा एक मूल्यवान संपत्ति होता है, तो इसका सुरक्षा करना कभी भी इतना महत्वपूर्ण नहीं रहा है। जानकारी के निर्माण के क्षण से लेकर इसे फेंकने के बिंदु तक, इसके सफर में खतरे भरे होते हैं - चाहे वह संग्रहीत, स्थानांतरित, या सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा हो।

सही हेडलेस सीएमएस का चयन आपकी सामग्री प्रबंधन रणनीति को बना या बिगाड़ सकता है। आइए तीन ओपन-सोर्स समाधानों की तुलना करें जो डेवलपर्स को सामग्री-ड्राइवन एप्लिकेशन्स बनाने में प्रभावित करते हैं।

कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI) एप्लिकेशन डेवलपर्स, सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर्स, और डेवॉप्स प्रोफेशनल्स के लिए आवश्यक उपकरण हैं। Go में CLI विकास के लिए दो लाइब्रेरी डि फैक्टो मानक बन गए हैं: Cobra कमांड संरचना के लिए और Viper कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Go में CLI विकास”)।

टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।