Развертывание корпоративного ИИ на бюджетном оборудовании с открытыми моделями
Демократизация ИИ уже здесь. С открытыми моделями ИИ с открытым исходным кодом, такими как Llama 3, Mixtral и Qwen, которые теперь соперничают с проприетарными моделями, команды могут создавать мощную инфраструктуру ИИ с использованием потребительского оборудования - снижая затраты, сохраняя при этом полный контроль над конфиденциальностью данных и развертыванием.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG — Технологии следующего поколения
Retrieval-Augmented Generation (RAG) эволюционировал далеко за пределы простого поиска по вектору сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют собой передовой край этих возможностей.
Создавайте сверхбыстрые API с автоматическими документациями и проверкой типов
FastAPI emerged as one of the most exciting Python web frameworks for building APIs, combining modern Python features with exceptional performance and developer experience.
Создавайте готовые к производству REST API с помощью мощной экосистемы Go
Создание высокопроизводительных REST API на Go стало стандартным подходом для работы систем в Google, Uber, Dropbox и бесчисленном количестве стартапов.
Создавайте поддерживаемые приложения на Python с помощью принципов SOLID
Чистая архитектура революционизировала подход разработчиков к созданию масштабируемых, поддерживаемых приложений, делая акцент на разделение ответственности и управлении зависимостями.
Транзакции в микросервисах с паттерном Saga
Шаблон Saga предоставляет элегантное решение, разбивая распределённые транзакции на серию локальных транзакций с компенсирующими действиями.
Включите ускорение с помощью GPU для Docker Model Runner с поддержкой NVIDIA CUDA
Docker Model Runner — это официальный инструмент Docker для запуска моделей ИИ локально, но включение ускорения NVIDIA GPU в Docker Model Runner требует специальной настройки.
Системы сохранения конфиденциальности с нулевым раскрытием информации
Архитектура с нулевым знанием (https://www.glukhov.org/ru/post/2025/11/zero-knowledge-architecture/ “Архитектура с нулевым знанием”) представляет собой парадигмальный сдвиг в том, как мы проектируем системы, сохраняющие конфиденциальность.
Полное руководство по безопасности - данные в состоянии покоя, в транзите, во время выполнения
Когда данные становятся ценным активом, их защита никогда не была более критичной. С момента создания информации до момента ее утилизации, ее путь полон рисками - будь то хранение, передача или активное использование.
Сравнение headless CMS: функции, производительность и случаи использования
Выбор правильной headless CMS может сделать или сломать вашу стратегию управления контентом. Давайте сравним три открытых решения, которые влияют на то, как разработчики создают приложения, основанные на контенте.
Разработка CLI на Go с фреймворками Cobra и Viper
Интерфейсы командной строки (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, системных администраторов и специалистов DevOps. Два библиотеки Go стали де-факто стандартом для разработки CLI на Go: Cobra для структуры команд и Viper для управления конфигурацией.
Сократите затраты на LLM на 80% благодаря умной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.
Архитектура на основе событий с использованием AWS Kinesis для масштабируемости
AWS Kinesis стал основой для создания современных микросервисных архитектур, работающих на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени с минимальными операционными затратами.
Оптимизируйте фронтенд-API с помощью GraphQL BFF и Apollo Server
Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.
Команды Elasticsearch для поиска, индексирования и анализа
Elasticsearch — это мощный распределенный поисковый и аналитический движок, построенный на Apache Lucene. Это подробное руководство содержит основные команды, лучшие практики и быстрые ссылки для работы с кластерами Elasticsearch.
Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
