API

APIドキュメンテーションは、現代のアプリケーションにおいて非常に重要です。Go API Swagger（OpenAPI）は、業界標準となっています。Go開発者にとって、swaggoはコードの注釈から包括的なAPIドキュメンテーションを生成するための洗練されたソリューションを提供します。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーの向上、レイテンシーの低減、AIインフラストラクチャの制御の強化を求めるにつれて、ますます人気になっています。

AIおよび機械学習（ML）ワークロードがますます複雑になるにつれて、強固なオーケストレーションシステムの必要性が高まっています。Goのシンプルさ、パフォーマンス、並行処理能力は、MLパイプラインのオーケストレーションレイヤーを構築する際に理想的な選択肢です。モデル自体がPythonで書かれている場合でも、Goは理想的な選択肢です。https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/go-microservices-for-ai-ml-orchestration-patterns/ “Go in ML orchestration pipelines”。

クロスモーダル埋め込みは、人工知能において画期的な進展をもたらし、統一された表現空間内で異なるデータタイプ間の理解と推論を可能にします。

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

リトリーバル・オーガナイズド・ジェネレーション (RAG) は単純なベクトル類似性検索を超えています。 LongRAG、Self-RAG、GraphRAGはこれらの能力の最先端を代表しています。

FastAPIは、API構築に最適なPythonウェブフレームワークの一つとして注目を集めています。現代的なPython機能と優れたパフォーマンス、開発者体験を組み合わせています。

高性能な REST APIの構築（Goを使用） は、Google、Uber、Dropbox、そして多数のスタートアップでシステムを動かすための標準的なアプローチとなっています。

Clean Architectureは、関心の分離と依存関係の管理を強調することで、開発者がスケーラブルで保守可能なアプリケーションを構築する方法を革命的に変えてきました。

Saga パターン
は、分散トランザクションを一連のローカルトランザクションと補償アクションに分割することで、洗練された解決策を提供します。

Docker Model Runner は、AIモデルをローカルで実行するためのDocker公式ツールですが、NVIDIA GPU加速をDocker Model Runnerで有効にする には特定の設定が必要です。

ゼロ知識アーキテクチャ（https://www.glukhov.org/ja/post/2025/11/zero-knowledge-architecture/ “ゼロ知識アーキテクチャ”）は、プライバシーを保つシステムを設計する方法に革命をもたらすパラダイムシフトを表しています。

データが貴重な資産である現代において、その保護はこれまでになく重要性を増しています。情報が作成される瞬間から廃棄されるまで、その旅は常にリスクに満ちています。保存、転送、または積極的に使用されるデータに関わらず、それぞれに固有の課題と解決策があります。

正しい ヘッドレス CMS の選択は、コンテンツ管理戦略を成功させるか、失敗させるかを左右します。 開発者がコンテンツ駆動型アプリケーションを構築する方法に影響を与える3つのオープンソースソリューションを比較してみましょう。

コマンドラインインターフェース（CLI）アプリケーションは、開発者、システム管理者、DevOpsプロフェッショナルにとって不可欠なツールです。 Go言語でCLIを開発するための2つのライブラリが、CLI開発におけるGoの標準として広く採用されています：コマンド構造にはCobra、設定管理にはViper。

トークン最適化は、コスト効率の良いLLMアプリケーションから予算を圧迫する実験を分ける重要なスキルです。