API

Dokumentacja API jest kluczowa dla każdej współczesnej aplikacji, a dla Go APIs Swagger (OpenAPI) stała się standardem branżowym. Dla programistów Go, swaggo oferuje eleganckie rozwiązanie do generowania szczegółowej dokumentacji API bezpośrednio z adnotacji w kodzie.

Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.

Z racji zwiększającej się złożoności obciążeń AI i ML, rosnące zapotrzebowanie na solidne systemy orkiestracji staje się jeszcze większe.
Prosta konstrukcja, wydajność i współbieżność Go czynią z niego idealny wybór do budowania warstwy orkiestracji rur ML, nawet wtedy, gdy same modele są napisane w Pythonie.

Przestrzenne reprezentacje przekrojowe stanowią przełom w sztucznej inteligencji, umożliwiając zrozumienie i rozumowanie na przekrój danych w jednolitej przestrzeni reprezentacji.

Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.

Generacja Augmentowana Przeszukiwaniem (RAG) zaawansowała się znacznie dalej niż proste przeszukiwanie podobieństwa wektorów. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.

FastAPI stał się jednym z najbardziej ekscytujących frameworków webowych w Pythonie do tworzenia interfejsów API, łącząc nowoczesne funkcje Pythona z wyjątkową wydajnością i doświadczeniem dewelopera.

Tworzenie wysokiej wydajności REST API z Go stało się standardowym podejściem do napędzania systemów w Google, Uber, Dropbox i licznych start-upach.

Clean Architecture przekształciła sposób, w jaki programiści tworzą skalowalne, utrzymywalne aplikacje, podkreślając oddzielenie obowiązków i zarządzanie zależnościami.

Wzorzec Saga oferuje eleganckie rozwiązanie, dzieląc transakcje rozproszone na serię lokalnych transakcji z kompensującymi działaniami.

Docker Model Runner to narzędzie oficjalne Dockera do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Architektura zero-knowledge reprezentuje przełom w sposobie, w jaki projektujemy systemy zachowujące prywatność.

Kiedy dane są cennym zasobem, ich ochrona nigdy nie była bardziej krytyczna.
Od momentu, gdy informacje są tworzone, aż do momentu, gdy są usuwane,
ich podróż jest pełna ryzyk – czy to przechowywane, przesyłane, czy aktywnie wykorzystywane.

Wybór odpowiedniego headless CMS może zdecydować o sukcesie lub porażce Twojej strategii zarządzania treścią. Porównajmy trzy rozwiązania open source, które wpływają na to, jak programiści budują aplikacje oparte na treści.

Interfejs wiersza poleceń (CLI) to istotne narzędzia dla programistów, administratorów systemów oraz specjalistów DevOps.

Dwie biblioteki w języku Go stały się standardem dla rozwoju CLI w Go: Cobra do struktury poleceń i Viper do zarządzania konfiguracją.

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.