Costruisci pipeline AI/ML robuste con microservizi Go
Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.
Unificare testo, immagini e audio in spazi di embedding condivisi
Embeddingi cross-modal rappresentano un passo avanti significativo nell’intelligenza artificiale, consentendo di comprendere e ragionare su diversi tipi di dati all’interno di uno spazio di rappresentazione unificato.
Distribuisci l'AI enterprise su hardware economico con modelli open source.
La democratizzazione dell’IA è qui. Con LLM open-source come Llama, Mistral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo drasticamente i costi mantenendo il controllo totale sulla privacy dei dati e sul deployment.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG: tecniche di prossima generazione
Generazione Aumentata da Recupero (RAG) è evoluta ben oltre la semplice ricerca di similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano l’avanguardia di queste capacità.
Costruisci API estremamente veloci con documentazione automatica e sicurezza dei tipi
FastAPI è emerso come uno dei framework web più eccitanti per la creazione di API in Python, combinando funzionalità moderne di Python con prestazioni eccezionali e un’esperienza di sviluppo ottima.
Costruisci API REST pronte per la produzione con l'ecosistema robusto di Go
Costruire API REST ad alte prestazioni con Go è diventato un approccio standard per alimentare i sistemi di Google, Uber, Dropbox e innumerevoli startup.
Costruisci applicazioni Python mantenibili con i pattern di progettazione SOLID
Clean Architecture ha rivoluzionato il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni scalabili e mantenibili, enfatizzando la separazione delle preoccupazioni e la gestione delle dipendenze.
Transazioni nei Microservizi con il pattern Saga
Il pattern Saga
fornisce una soluzione elegante suddividendo le transazioni distribuite in una serie di transazioni locali con azioni di compensazione.
Abilita l'accelerazione GPU per Docker Model Runner con supporto NVIDIA CUDA
Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI in locale, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.
Sistemi che preservano la privacy con prove a conoscenza zero
Architettura a conoscenza zero rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui progettiamo sistemi che preservano la privacy.
Guida completa alla sicurezza - dati in stato di riposo, in transito, in esecuzione
Quando i dati rappresentano un bene prezioso, garantirne la sicurezza è mai stato più critico.
Dall’istante in cui l’informazione viene creata fino al momento in cui viene eliminata,
il suo percorso è pieno di rischi - sia che venga archiviata, trasferita o utilizzata attivamente.
Confronta i CMS headless - funzionalità, prestazioni e casi d'uso
Scegliere il giusto headless CMS può fare la differenza nel tuo piano di gestione del contenuto. Confrontiamo tre soluzioni open source che influenzano il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni guidate dal contenuto.
Sviluppo CLI in Go con i framework Cobra e Viper
Le applicazioni dell’interfaccia a riga di comando (CLI) sono strumenti essenziali per gli sviluppatori, gli amministratori di sistema e i professionisti DevOps. Due librerie Go sono diventate lo standard de facto per lo sviluppo CLI in Go: Cobra per la struttura dei comandi e Viper per la gestione delle configurazioni](https://www.glukhov.org/it/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Sviluppo CLI in Go”).
Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
Architettura basata sugli eventi con AWS Kinesis per la scalabilità
AWS Kinesis è diventato un pilastro fondamentale per la creazione di architetture di microservizi guidati dagli eventi moderne, abilitando l’elaborazione di dati in tempo reale su larga scala con un overhead operativo minimo.
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.
