The book 'Building Generative AI Services with FastAPI - A Practical Approach to Developing Context Rich Generative AI Applications Second Early Release' provides an in-depth look at the process of developing modern knowledge as the basis for human survival and unification in a warring state. The text emphasizes the importance of understanding the technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process. The book is divided into chapters, each focusing on a specific aspect of building generative AI services with FastAPI. Chapter one, "Designing Autonomous Generative AI Agents explores the need and possibility of developing autonomous AI agents that can stream outputs in real-time and interact with other models. This chapter covers design patterns for managing software complexity, implementing end-to-end production-ready services, and leveraging generative AI. In chapter two, "Integrating FastAPI Lifespan for AI Model Integration the authors discuss how to implement FastAPI lifespan for AI model integration, handle long-running generative tasks, and perform content filtering and caching of outputs. This chapter also covers the implementation of retrieval augmented generation RAG with a vector database. Chapter three, "Efficient Testing Methods for AI Outputs Validation focuses on efficient testing methods for validating AI outputs against databases and deployment patterns using Docker for robust microservices in the cloud or on-premises. This chapter emphasizes the importance of effective testing to ensure the quality and reliability of generative AI services.

Книга «Создание услуг генеративного ИИ с помощью FastAPI - практический подход к разработке контекстно-богатых приложений генеративного ИИ во втором раннем выпуске» дает глубокий взгляд на процесс развития современных знаний как основы выживания человека и объединения в воюющем государстве. В тексте подчеркивается важность понимания эволюции технологии и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса. Книга разделена на главы, каждая из которых посвящена конкретному аспекту построения сервисов генеративного ИИ с помощью FastAPI. Глава первая, «Проектирование автономных генеративных агентов ИИ» исследует необходимость и возможность разработки автономных агентов ИИ, которые могут передавать выходные данные в режиме реального времени и взаимодействовать с другими моделями. В этой главе рассматриваются шаблоны проектирования для управления сложностью программного обеспечения, внедрения комплексных услуг, готовых к производству, и использования генеративного ИИ. Во второй главе, «Интеграция жизненного цикла FastAPI для интеграции моделей ИИ», авторы обсуждают, как реализовать жизненный цикл FastAPI для интеграции моделей ИИ, справиться с длительными генеративными задачами, а также выполнить фильтрацию контента и кэширование выходных данных. В этой главе также рассматривается реализация поиска RAG дополненного поколения с векторной базой данных. Глава третья, «Эффективные методы тестирования для проверки выходных данных ИИ», посвящена эффективным методам тестирования для проверки выходных данных ИИ по базам данных и схемам развертывания с использованием Docker для надежных микросервисов в облаке или локально. В этой главе подчеркивается важность эффективного тестирования для обеспечения качества и надежности услуг генеративного ИИ.

livre « Créer des services d'IA générative avec FastAPI - une approche pratique pour développer des applications d'IA générative riches en contexte dans la deuxième édition précoce » donne une vision profonde du processus de développement des connaissances modernes comme base de la survie humaine et de l'unification dans un État en guerre. texte souligne l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique. livre est divisé en chapitres, chacun étant consacré à un aspect particulier de la construction de services d'IA générative à l'aide de FastAPI. premier chapitre, « Conception des agents génératifs autonomes de l'IA », explore la nécessité et la possibilité de développer des agents autonomes de l'IA qui peuvent transmettre les résultats en temps réel et interagir avec d'autres modèles. Ce chapitre traite des modèles de conception pour la gestion de la complexité des logiciels, la mise en œuvre de services complets prêts à être fabriqués et l'utilisation de l'IA générative. Dans le deuxième chapitre, « L'intégration du cycle de vie de FastAPI pour l'intégration des modèles d'IA », les auteurs discutent de la façon de mettre en œuvre le cycle de vie de FastAPI pour intégrer les modèles d'IA, gérer les tâches génératrices de longue durée, ainsi que de filtrer le contenu et de mettre en cache la sortie. Ce chapitre traite également de la mise en oeuvre d'une recherche RAG de génération augmentée avec une base de données vectorielle. troisième chapitre, « Méthodes de test efficaces pour vérifier la sortie de l'IA », traite des méthodes de test efficaces pour vérifier la sortie de l'IA sur les bases de données et les schémas de déploiement en utilisant Docker pour les microservices fiables dans le cloud ou sur place. Ce chapitre souligne l'importance de tests efficaces pour assurer la qualité et la fiabilité des services d'IA générative.

libro «Creación de servicios de IA generativa con FastAPI - un enfoque práctico para desarrollar aplicaciones contextualmente ricas de IA generativa en un segundo número temprano» ofrece una visión profunda del proceso de desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia humana y la unificación en un Estado en guerra. texto destaca la importancia de entender la evolución de la tecnología y de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico. libro se divide en capítulos, cada uno dedicado a un aspecto específico de la construcción de servicios de IA generativa mediante FastAPI. capítulo uno, «Diseño de agentes generadores de IA autónomos», explora la necesidad y la posibilidad de desarrollar agentes de IA autónomos que puedan transmitir la salida en tiempo real e interactuar con otros modelos. Este capítulo examina las plantillas de diseño para administrar la complejidad del software, implementar servicios completos listos para la producción y utilizar IA generativa. En el segundo capítulo, «Integración del ciclo de vida de FastAPI para la integración de modelos de IA», los autores discuten cómo implementar el ciclo de vida de FastAPI para integrar modelos de IA, manejar tareas generativas de larga duración, y realizar filtrado de contenido y almacenamiento en caché de salida. Este capítulo también examina la implementación de una búsqueda RAG de generación aumentada con una base de datos vectorial. capítulo tres, «Métodos de prueba eficaces para validar la salida de IA», se centra en métodos de prueba eficaces para validar la salida de IA en bases de datos y esquemas de implementación utilizando Docker para microservicios confiables en la nube o localmente. En este capítulo se destaca la importancia de realizar pruebas eficaces para garantizar la calidad y fiabilidad de los servicios de IA generadora.

Das Buch „Creating Generative AI Services with FastAPI - A Practical Approach to Development Context-Rich Generative AI Applications in the Second Early Release“ gibt einen tiefen Einblick in den Entwicklungsprozess des modernen Wissens als Grundlage für menschliches Überleben und Vereinigung in einem kriegsführenden Staat. Der Text betont, wie wichtig es ist, die Entwicklung der Technologie zu verstehen und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses zu entwickeln. Das Buch ist in Kapitel unterteilt, die sich jeweils einem bestimmten Aspekt des Aufbaus generativer KI-Dienste mit FastAPI widmen. Kapitel eins, "Design of Autonomous Generative AI Agents'untersucht die Notwendigkeit und Möglichkeit, autonome KI-Agenten zu entwickeln, die die Ausgabe in Echtzeit übertragen und mit anderen Modellen interagieren können. In diesem Kapitel werden Entwurfsmuster für das Management der Softwarekomplexität, die Implementierung von End-to-End-Services zur Serienreife und den Einsatz generativer KI behandelt. Im zweiten Kapitel, „Integration des FastAPI-benszyklus zur Integration von KI-Modellen“, diskutieren die Autoren, wie der FastAPI-benszyklus zur Integration von KI-Modellen implementiert, langwierige generative Aufgaben bewältigt und Inhalte gefiltert und Ausgaben zwischengespeichert werden können. Dieses Kapitel befasst sich auch mit der Implementierung einer erweiterten Generations-RAG-Suche mit einer Vektordatenbank. Kapitel drei, „Effektive Testmethoden zur Validierung von KI-Outputs“, konzentriert sich auf effektive Testmethoden zur Validierung von KI-Outputs über Datenbanken und Bereitstellungsschemata mit Docker für zuverlässige Microservices in der Cloud oder lokal. In diesem Kapitel wird die Bedeutung effizienter Tests für die Qualitätssicherung und Zuverlässigkeit generativer KI-Dienste hervorgehoben.

''

"Creating Generative AI Services Using FastAPI - A Practical Approach to Developing Context-Rich Generative AI Applications in the Second Early Issue" (FastAPI Kullanarak Üretken AI Hizmetleri Yaratmak - İkinci Erken Sayıda Bağlam Açısından Zengin Üretken AI Uygulamaları Geliştirmeye Pratik Bir Yaklaşım) adlı kitap, savaşan bir durumda insanın hayatta kalması ve birleşmesi için temel olarak modern bilginin geliştirilmesi sürecine derinlemesine bir bakış sunuyor. Metin, teknolojinin evrimini anlamanın ve teknolojik sürecin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Kitap, her biri FastAPI kullanarak üretken AI hizmetleri oluşturmanın belirli bir yönüne ayrılmış bölümlere ayrılmıştır. Birinci Bölüm, "Özerk AI Üretken Ajanlarının Tasarlanması", gerçek zamanlı çıktıyı iletebilen ve diğer modellerle etkileşime girebilen özerk AI ajanlarının geliştirilmesinin gerekliliğini ve fizibilitesini araştırıyor. Bu bölümde, yazılım karmaşıklığını yönetmek, uçtan uca, üretime hazır hizmetleri uygulamak ve üretken AI kullanmak için tasarım kalıpları tartışılmaktadır. "FastAPI Life Cycle Integration to Integrate AI Models" başlıklı ikinci bölümde, yazarlar, AI modellerini entegre etmek, uzun üretken görevleri yerine getirmek ve içerik filtreleme ve çıktı önbelleğe alma işlemlerini gerçekleştirmek için FastAPI yaşam döngüsünün nasıl uygulanacağını tartışıyor. Bu bölümde ayrıca vektör veritabanı ile artırılmış nesil RAG aramasının uygulanması tartışılmaktadır. "Effective Testing Methods to Validate AI Output" (YZ Çıktısını Doğrulamak için Etkili Test Yöntemleri) başlıklı üçüncü bölüm, bulutta veya yerel olarak güvenilir mikro hizmetler için Docker'ı kullanarak veritabanları ve dağıtım şemaları arasında YZ çıktısını doğrulamak için etkili test yöntemlerine odaklanmaktadır. Bu bölüm, üretken AI hizmetlerinin kalitesini ve güvenilirliğini sağlamak için etkili testlerin önemini vurgulamaktadır.

يقدم كتاب «إنشاء خدمات الذكاء الاصطناعي المولدة باستخدام FastAPI - نهج عملي لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة الغنية بالسياق في العدد الثاني المبكر» نظرة عميقة على عملية تطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان وتوحيده في حالة حرب. ويشدد النص على أهمية فهم تطور التكنولوجيا ووضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية. ينقسم الكتاب إلى فصول، كل منها مخصص لجانب معين من بناء خدمات الذكاء الاصطناعي المولدة باستخدام FastAPI. يستكشف الفصل الأول، «تصميم عوامل توليد الذكاء الاصطناعي المستقلة»، الحاجة والجدوى لتطوير عوامل ذكاء اصطناعي مستقلة يمكنها نقل المخرجات في الوقت الفعلي والتفاعل مع النماذج الأخرى. يناقش هذا الفصل أنماط التصميم لإدارة تعقيد البرامج، وتنفيذ خدمات شاملة وجاهزة للإنتاج، واستخدام الذكاء الاصطناعي المولد. في الفصل الثاني، «تكامل دورة الحياة FastAPI لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي»، يناقش المؤلفون كيفية تنفيذ دورة حياة FastAPI لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي، والتعامل مع مهام التوليد الطويلة، وأداء تصفية المحتوى وتخزين المخرجات. يناقش هذا الفصل أيضًا تنفيذ الجيل المعزز من البحث عن RAG باستخدام قاعدة بيانات متجهات. يركز الفصل الثالث، «طرق الاختبار الفعالة للتحقق من صحة إخراج الذكاء الاصطناعي»، على طرق الاختبار الفعالة للتحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي عبر قواعد البيانات وخطط النشر باستخدام Docker للخدمات الدقيقة الموثوقة في السحابة أو محليًا. يؤكد هذا الفصل على أهمية الاختبار الفعال لضمان جودة وموثوقية خدمات الذكاء الاصطناعي المولدة.