Τελευταία Άρθρα

Ενορχήστρωση Πρακτόρων AI Jul 20, 2026Intermediate

LLM Evaluation Frameworks 2026: Σύγκριση Promptfoo, DeepEval, Braintrust και Ragas

Αναλυτική σύγκριση των Promptfoo, DeepEval, Braintrust και Ragas για αξιολόγηση LLM το 2026, με metrics, LLM-as-a-judge, CI/CD integration και πραγματικά κόστη.

Daichi Watanabe 13 λεπτά ανάγνωσης

Ενορχήστρωση Πρακτόρων AI Jul 19, 2026Intermediate

Prompt Caching στο Claude API: Πλήρης Οδηγός Μείωσης Κόστους 2026

Οδηγός για το Prompt Caching της Anthropic: πώς μειώνει έως 90% το κόστος input tokens, ρυθμίσεις TTL, breakpoints, παραδείγματα Python και monitoring σε production.

Emma Bergstrom 13 λεπτά ανάγνωσης

Ενορχήστρωση Πρακτόρων AI Jun 30, 2026Intermediate

LLM Observability 2026: Σύγκριση LangSmith, Langfuse, Helicone & Phoenix

Πρακτική σύγκριση των LangSmith, Langfuse, Helicone και Arize Phoenix για LLM observability το 2026, με Python παραδείγματα, evals και production checklist.

Nikhil Verma 11 λεπτά ανάγνωσης

RAG & Ανάκτηση Δεδομένων Jun 13, 2026Intermediate

Vector Databases 2026: Σύγκριση Pinecone, Weaviate, Qdrant και Chroma για RAG

Pinecone, Weaviate, Qdrant ή Chroma για RAG το 2026; Σύγκριση επιδόσεων, κόστους και αρχιτεκτονικής, με πραγματικά benchmarks και κώδικα Python που μπορείς να τρέξεις σήμερα.

Editorial Team 12 λεπτά ανάγνωσης

Ενορχήστρωση Πρακτόρων AI Mar 09, 2026

Function Calling με Python: Πώς τα LLMs Εκτελούν Ενέργειες στον Πραγματικό Κόσμο

Μάθε πώς δουλεύει το function calling σε AI agents, με πρακτικά παραδείγματα σε Python χρησιμοποιώντας τα APIs του OpenAI και της Anthropic. Περιλαμβάνει MCP, Pydantic validation και production tips.

Yuki Tanaka 16 λεπτά ανάγνωσης

RAG & Ανάκτηση Δεδομένων Mar 03, 2026

RAG Pipeline με Python: Οδηγός Κατασκευής και Βελτιστοποίησης (2026)

Φτιάξε ένα production-ready RAG pipeline με Python βήμα-βήμα. Hybrid search, reranking, semantic caching, αξιολόγηση με RAGAS και πρακτικά παραδείγματα κώδικα για κάθε στάδιο.

Diego Fernandez 14 λεπτά ανάγνωσης

Ενορχήστρωση Πρακτόρων AI Feb 20, 2026

Ενορχήστρωση Πολλαπλών Πρακτόρων AI το 2026: MCP, Αρχιτεκτονική και Πρακτικά Παραδείγματα

Πώς να χτίσετε πολυπρακτορικά συστήματα AI το 2026: μοτίβα ενορχήστρωσης, Model Context Protocol (MCP), αρχιτεκτονική τριών επιπέδων, πρωτόκολλα A2A, ασφάλεια και πρακτικά παραδείγματα κώδικα.

Priya Ramaswamy 20 λεπτά ανάγνωσης