API

API 文档对于任何现代应用程序都至关重要，对于 Go APIs Swagger（OpenAPI）已成为行业标准。 对于 Go 开发人员来说，swaggo 提供了一种优雅的解决方案，可以直接从代码注释生成全面的 API 文档。

本地部署大型语言模型 随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

检索增强生成（RAG） 已经远远超越了简单的向量相似性搜索。 LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了这些能力的前沿。

FastAPI 已经成为构建 API 最令人兴奋的 Python Web 框架之一，结合了现代 Python 特性、卓越的性能和开发体验。

构建高性能 REST API with Go 已成为 Google、Uber、Dropbox 和无数初创公司驱动系统的一种标准方法。

Clean Architecture 通过强调关注点分离和依赖管理，彻底改变了开发人员构建可扩展、可维护应用程序的方式。

Saga模式 通过将分布式事务分解为一系列带有补偿操作的本地事务，提供了一种优雅的解决方案。

Docker Model Runner 是 Docker 官方用于本地运行 AI 模型的工具，但
在 Docker Model Runner 中启用 NVidia GPU 加速
需要特定的配置。

零知识架构 代表了我们在设计隐私保护系统时的一种范式转变。

当数据成为一种宝贵的资产时，保护它从未如此关键。
从信息被创建的那一刻起，到最终被丢弃，
其旅程充满了各种风险——无论是存储、传输，还是主动使用。

选择合适的无头CMS可以决定你的内容管理策略是成功还是失败。
让我们比较三种影响开发人员构建内容驱动型应用的开源解决方案。

命令行界面（CLI）应用程序是开发人员、系统管理员和 DevOps 专业人员的重要工具。
有两个 Go 库已成为 Go 中 CLI 开发的默认标准：Cobra 用于命令结构，Viper 用于配置管理。

令牌优化是区分成本效益高的LLM应用与耗费预算的实验的关键技能。