OpenTelemetry za LLM aplikacije u 2026: distribuirano praćenje s GenAI semantičkim konvencijama
Otvoreni standard za praćenje LLM aplikacija: GenAI semantičke konvencije, OpenLLMetry, tail sampling i produkcijski dashboardi s Python primjerima.
Najnoviji Članci
Function calling u 2026: Vodič za paralelne alate i pouzdano izvršavanje s OpenAI i Claude
Praktični vodič za function calling u 2026: kako dizajnirati JSON Schemu, kada uključiti paralelno pozivanje alata i kako evaluirati agente prije produkcije, s primjerima za OpenAI i Claude.
LiteLLM proxy u 2026: Produkcijski LLM gateway s usmjeravanjem, fallback-ovima i budžetima
Praktični vodič kroz postavljanje LiteLLM proxyja kao produkcijskog LLM gatewaya: Docker setup, model groupovi, fallback strategije, virtualni ključevi s budžetima, opservabilnost i semantic caching.
Evaluacija LLM aplikacija u 2026: izgradnja eval cjevovoda s DeepEval, RAGAS i Langfuseom
Praktični vodič za izgradnju LLM eval cjevovoda u 2026.: DeepEval za jedinične testove, RAGAS za RAG metrike, Langfuse za online tragove, plus CI gating pragovi i sintetički testovi.
Model Context Protocol (MCP) u 2026: Izgradnja MCP servera u Pythonu s FastMCP-om
Praktični vodič za izgradnju MCP servera u Pythonu s FastMCP okvirom: Tools, Resources, Prompts, Streamable HTTP transport, OAuth 2.1 autentikacija i sigurnost u produkciji.
Strukturirani izlazi iz LLM-ova u 2026: Praktični vodič za Pydantic, Instructor i strict mode
Kako u 2026. dobiti pouzdane strukturirane izlaze iz LLM-ova: OpenAI strict mode, Pydantic sheme, Instructor biblioteka, Anthropic Tool Use, validacija i produkcijski obrasci s radnim Python primjerima.
Prompt caching u Claude API-ju 2026: Vodič za 90% manje troškove
Kako prompt caching u Claude API-ju smanjuje troškove do 90% i latenciju do 85%. Praktični vodič s Python primjerima, TTL strategijom i workspace izolacijom iz veljače 2026.
A2A protokol u 2026: Praktični vodič za komunikaciju između AI agenata u Pythonu
Praktični vodič za A2A (Agent2Agent) protokol u Pythonu — od Agent Card i Task životnog ciklusa, preko usporedbe s MCP-om, do implementacije servera i klijenta s primjerima za Google ADK i FastA2A.
Memorija AI agenata: Praktični vodič za implementaciju s Mem0 i Pythonom
Naučite kako implementirati dugoročnu memoriju za AI agente u Pythonu koristeći Mem0. Praktični vodič s primjerima koda, arhitekturnim obrascima i usporednom analizom Mem0, Zep i Letta okvira za memoriju agenata u 2026.
Zaštitne ograde za AI agente: Praktični vodič za NeMo, Guardrails AI i OpenAI Agents SDK
Naučite kako implementirati zaštitne ograde za AI agente koristeći NeMo Guardrails, Guardrails AI i OpenAI Agents SDK. Praktični vodič s primjerima koda za višeslojnu sigurnost i kontrolu AI agenata u produkciji.
Fino podešavanje velikih jezičnih modela u 2026: Od pripreme podataka do produkcije
Praktični vodič za fino podešavanje velikih jezičnih modela u 2026. Obuhvaća LoRA, QLoRA, pripremu podataka, evaluaciju i produkcijsku primjenu — s konkretnim primjerima koda za Hugging Face i OpenAI ekosustave.
Napredne tehnike inženjeringa promptova u 2026: Chain-of-Thought, ReAct i agentičko promptiranje
Praktičan vodič kroz napredne tehnike inženjeringa promptova u 2026. — lanac misli, stablo misli, ReAct, strukturirani izlazi i agentičko promptiranje s primjerima koda za produkcijske AI sustave.
Čitajte na Svom Jeziku
Odaberite željeni jezik za istraživanje našeg sadržaja
English
EnglishEspañol
SpanishDeutsch
German日本語
JapaneseFrançais
FrenchPortuguês
PortugueseРусский
RussianItaliano
ItalianNederlands
DutchPolski
PolishTürkçe
Turkish中文
ChineseTiếng Việt
VietnameseČeština
Czechفارسی
PersianBahasa Indonesia
Indonesian한국어
KoreanУкраїнська
UkrainianMagyar
Hungarianالعربية
ArabicSvenska
SwedishRomână
RomanianΕλληνικά
GreekDansk
DanishSuomi
Finnishעברית
HebrewSlovenčina
Slovakไทย
ThaiБългарски
BulgarianHrvatski
Croatian