API

API 문서화는 현대 애플리케이션에 있어 매우 중요하며, Go API Swagger (OpenAPI)는 산업 표준이 되었습니다. Go 개발자에게는 swaggo가 코드 주석에서 직접 포괄적인 API 문서를 생성하는 우아한 솔루션을 제공합니다.

로컬에서 LLM 실행은 개발자와 조직이 보안을 강화하고 지연 시간을 줄이며 AI 인프라에 대한 통제력을 높이려는 노력에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

AI 및 머신러닝 워크로드가 점점 복잡해지면서, 견고한 오케스트레이션 시스템의 필요성이 더욱 커졌습니다. Go의 간결성, 성능, 동시성은 ML 파이프라인의 오케스트레이션 레이어를 구축하는 데 이상적인 선택이 됩니다. 모델 자체가 파이썬으로 작성되어 있더라도 말이죠.

크로스모달 임베딩은 인공지능 분야에서의 중요한 돌파구로, 다양한 데이터 유형을 하나의 통합된 표현 공간 내에서 이해하고 추론하는 것을 가능하게 합니다.

AI의 민주화 시대가 도래했습니다.
Llama 3, Mixtral, Qwen과 같은 오픈소스 LLM이 이제는 전용 모델과 경쟁할 수 있을 정도로 발전했으며, 팀은 소비자 하드웨어를 사용하여 강력한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있습니다.

검색 기반 생성 (RAG) 는 단순한 벡터 유사도 검색을 넘어 발전해 왔습니다.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG는 이러한 기능의 최첨단을 대표합니다.

FastAPI은 API를 구축하는 데 사용되는 가장 흥미로운 Python 웹 프레임워크 중 하나로, 현대적인 Python 기능과 뛰어난 성능 및 개발자 경험을 결합하고 있습니다.

고성능 REST API 구축은 Google, Uber, Dropbox 및 수많은 스타트업에서 시스템을 구동하는 표준 접근법이 되었습니다.

클린 아키텍처는 관심사 분리와 의존성 관리에 중점을 두어 개발자가 확장성 있고 유지보수가 쉬운 애플리케이션을 구축하는 방식을 혁신적으로 바꾸었습니다.

Saga 패턴은 분산 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션과 보상 동작으로 나누어 분산 트랜잭션 문제를 우아하게 해결합니다.

Docker Model Runner은 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 Docker의 공식 도구이지만, NVIDIA GPU 가속을 Docker Model Runner에서 활성화하기 위해서는 특정한 설정이 필요합니다.

제로지식 아키텍처는 개인정보 보호 시스템을 설계하는 방식에 있어 패러다임의 변화를 의미합니다.

데이터가 귀중한 자산일 때, 이를 보호하는 것이 지금까지보다 더 중요해졌습니다. 정보가 생성되는 순간부터 폐기되는 순간까지, 그 여정은 저장, 전송, 또는 활발히 사용되는 동안 위험에 노출될 수 있습니다. 저장, 전송, 또는 활발히 사용하는 동안 데이터는 다양한 위험에 직면하게 됩니다.

올바른 헤드리스 CMS를 선택하는 것은 콘텐츠 관리 전략을 성공적으로 만들거나 망하게 만들 수 있습니다.
개발자가 콘텐츠 중심 애플리케이션을 구축하는 방식에 영향을 미치는 세 가지 오픈소스 솔루션을 비교해 보겠습니다.

명령줄 인터페이스(CLI) 애플리케이션은 개발자, 시스템 관리자, DevOps 전문가에게 필수적인 도구입니다. Go 언어로 CLI 개발을 수행하는 데 사용되는 두 가지 라이브러리인 Cobra(명령 구조)와 Viper(구성 관리)가 표준이 되었습니다.

토큰 최적화는 예산을 소모하는 실험에서 비용 효율적인 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구분하는 핵심 기술입니다.