L'architettura basata su eventi con AWS Kinesis per la scalabilità
AWS Kinesis è diventato un pilastro per la costruzione di moderne architetture microservizi basate sugli eventi, consentendo il processing in tempo reale dei dati su larga scala con un minimo overhead operativo.
Ottimizza le API frontend con GraphQL BFF e Apollo Server
Il modello Backend for Frontend (BFF) combinato con GraphQL e Apollo Server crea un’architettura potente per le moderne applicazioni web.
Comandi di Elasticsearch per la ricerca, l'indicizzazione e l'analisi
Elasticsearch è un potente motore di ricerca e analisi distribuito costruito su Apache Lucene. Questo completo riferimento rapido copre comandi essenziali, best practice e riferimenti rapidi per lavorare con i cluster Elasticsearch.
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
Riferimento rapido per i comandi di Docker Model Runner
Docker Model Runner (DMR) è la soluzione ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, introdotta ad aprile 2025. Questa guida rapida fornisce un riferimento veloce per tutti i comandi essenziali, le configurazioni e le best practice.
Confronta Docker Model Runner e Ollama per LLM locali
Running large language models (LLMs) locally ha guadagnato popolarità per la privacy, il controllo dei costi e le capacità offline. Il panorama è cambiato significativamente ad aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment dei modelli AI.
Esempio passo passo
Ecco un esempio di Python Lambda per il processore di messaggi SQS + API REST con protezione tramite chiave API + Terraform script per il deployment per l’esecuzione serverless.
+ Esempi Specifici Utilizzando LLMs Pensanti
In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python
