探索Hapi、Express.js、NestJS、Koa.js和Adonis.js，在2024年构建您的API

介绍

Node.js自2009年以来一直是人们谈论的话题，大多数后端开发人员倾向于使用Node.js。在过去的几年里，它的受欢迎程度有所提高。

LangChainGo

https://tmc.github.io/langchaingo/docs/

什么是LLM Guard？

https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails

NeMo Guardrails是一个开源工具包，用于轻松地将可编程护栏添加到基于LLM的会话系统中。

https://github.com/guardrails-ai/guardrails

为大型语言模型添加护栏。

https://github.com/truera/trulens

Evaluation and Tracking for LLM Experiments

Bedrock演示的代理

亚马逊Bedrock的代理商提高了运营效率、客户服务和决策，同时降低了成本并实现了创新

在现代应用程序开发领域，实时通信不再是奢侈品，而是必需品。异步API设计是实现这一目标的关键，使应用程序能够在不受传统请求响应模式限制的情况下提供及时的更新和通知。

在本文中，我们将探讨异步API设计的四种强大技术：回调、WebSockets、消息队列和服务器事件（SSE）。这些方法提供了独特的优势，使它们对于创建响应迅速的实时应用程序非常重要。

为什么异步API设计很重要：

API设计中的传统请求响应模式有其局限性。当客户端向服务器发送请求时，通常必须等待响应，这可能会导致延迟和用户体验降低，尤其是在实时更新至关重要的情况下。

异步API设计通过允许服务器异步处理耗时的任务并立即响应确认，从而摆脱了这些限制。这使客户端能够在不等待的情况下继续其操作，并在任务完成后立即接收更新。

基本异步API工作流：

在异步API设计中，

1.概述

在本教程中，我们将看到如何使用Spring实现基于服务器发送事件的API。

简单地说，Server Sent Events（简称SSE）是一种HTTP标准，它允许web应用程序处理单向事件流，并在服务器发出数据时接收更新。

Spring4.2版本已经支持它，但从Spring5开始，我们现在有了一种更惯用、更方便的方法来处理它。

2.带Spring 6 Webflux的SSE

为了实现这一点，我们可以使用Reactor库提供的Flux类等实现，或者潜在的ServerSentEvent实体，它使我们能够控制事件元数据。

2.1. 使用通量的流事件

Flux是事件流的反应性表示——它根据指定的请求或响应媒体类型进行不同的处理。

要创建SSE流式端点，我们必须遵循W3C规范，并将其MIME类型指定为文本/事件流：

介绍

服务器发送事件（SSE）是一种允许服务器实时向客户端推送更新的技术。这对于需要实时通信的应用程序非常有用，例如实时通知、聊天应用程序和股票行情器。在本文中，我们将探讨如何使用流行的基于Java的框架Spring来实现SSE。

先决条件：

• 对Java和Spring框架的基本理解
• Java开发环境（JDK 8或更高版本）和文本编辑器或IDE
• Gradle或Maven用于依赖关系管理

步骤1：设置项目

首先，让我们创建一个新的Spring Boot项目。您可以使用Spring Initializer生成具有以下依赖项的基本项目：

• Web（用于构建Web应用程序）
• Lombok （减少样板代码）

步骤2：添加必要的依赖项

将以下依赖项添加到build.gradle或pom.xml中：

Gradle:

本页汇集了一组关于Oracle数字助理交付和使用的演示，包括产品功能和开发技能和数字助理的最佳实践的说明。
学习

入门

本节全面概述了数字助理平台的功能，并介绍了如何理解对话项目的挑战以及如何设计对话。

• 对话人工智能入门
• 对话式人工智能数字助理的最佳选择
• 对话设计项目剖析
• 会话设计基础
• Oracle数字助理概述

技能发展-NLP模型

本材料涵盖构建技能的核心技能，包括领域知识的基础知识、如何最好地培训您的模型以及如何设计常见问题解答的技能。

• 设计意图的最佳实践
• 设计话语的最佳实践
• 构建智能FAQ数字助理的策略

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技能发展-实体

本节帮助您掌握使用实体从用户输入中提取关键信息的方法。

我们很高兴介绍Phi-3，这是一个由微软开发的开放式人工智能模型家族。Phi-3模型是可用的功能最强大、成本效益最高的小型语言模型（SLM），在各种语言、推理、编码和数学基准测试中都优于相同大小和下一大小的模型。此版本为客户扩展了高质量模型的选择范围，在他们编写和构建生成型人工智能应用程序时提供了更实用的选择。

从今天开始，Phi-3-mini，一种3.8B语言模型，可在Microsoft Azure AI Studio、Hugging Face和Ollama上使用。