The author emphasizes the importance of studying and understanding the process of technology evolution to ensure the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by highlighting the challenges that software engineers face when building real-world applications with large language models (LLMs) and how incorporating open-source LLMs can offset these benefits. The author then introduces Haystack, an open-source framework that provides a collection of useful tools and infrastructure building blocks to design and build scalable API-driven LLM backends. This framework makes it easy to build extractive or generative QA and semantic search for querying large textual data, as well as a reliable and secure ChatGPT-like experience on top of technical documentation.

Автор подчеркивает важность изучения и понимания процесса эволюции технологий для обеспечения выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с освещения проблем, с которыми сталкиваются инженеры-программисты при создании реальных приложений с большими языковыми моделями (LLM), и того, как включение LLM с открытым исходным кодом может компенсировать эти преимущества. Затем автор представляет Haystack, фреймворк с открытым исходным кодом, который предоставляет коллекцию полезных инструментов и строительных блоков инфраструктуры для проектирования и создания масштабируемых бэкендов LLM на основе API. Этот фреймворк позволяет легко строить экстракционный или генеративный QA и семантический поиск для запроса больших текстовых данных, а также надежный и безопасный ChatGPT-подобный опыт поверх технической документации.

L'auteur souligne l'importance d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies pour assurer la survie de l'humanité et l'unité des hommes dans un État en guerre. livre commence par mettre en évidence les problèmes rencontrés par les ingénieurs en programmation lors de la création d'applications réelles avec de grands modèles linguistiques (LLM) et comment l'inclusion de LLM open source peut compenser ces avantages. L'auteur présente ensuite Haystack, un cadre open source qui fournit une collection d'outils utiles et de blocs de construction d'infrastructure pour concevoir et créer des backends LLM évolutifs basés sur l'API. Ce cadre permet de construire facilement un QA extractif ou génératif et une recherche sémantique pour demander de grandes données de texte, ainsi qu'une expérience ChatGPT fiable et sécurisée en plus de la documentation technique.

autor subraya la importancia de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología para garantizar la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. libro comienza destacando los retos que enfrentan los ingenieros de software a la hora de crear aplicaciones reales con modelos de lenguaje grande (LLM) y cómo la inclusión de LLM de código abierto puede compensar estos beneficios. A continuación, el autor presenta Haystack, un framework de código abierto que proporciona una colección de herramientas útiles y bloques de construcción de infraestructura para diseñar y crear backends escalables LLM basados en API. Este marco le permite construir fácilmente QA de extracción o generación y búsqueda semántica para solicitar grandes datos de texto, así como una experiencia de ChatGPT confiable y segura sobre la documentación técnica.

O autor ressalta a importância de estudar e compreender a evolução da tecnologia para garantir a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas num Estado em guerra. O livro começa com a cobertura dos problemas que os engenheiros de software enfrentam ao criar aplicações reais com grandes modelos linguísticos (LLM) e como a inclusão do LLM de código aberto pode compensar esses benefícios. Em seguida, o autor apresenta o Haystack, um quadro de código aberto que fornece uma coleção de ferramentas úteis e blocos de construção de infraestrutura para projetar e criar backends PLM escaláveis baseados em API. Este quadro permite que você construa facilmente um QA extrativo ou genérico e uma pesquisa semântica para a consulta de grandes dados de texto, bem como um ChatGPT confiável e seguro experiência semelhante acima da documentação técnica.

L'autore sottolinea l'importanza di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia per garantire la sopravvivenza dell'umanità e l'unità delle persone in uno Stato in guerra. Il libro inizia mettendo in luce i problemi che incontrano gli ingegneri di programmazione quando si creano applicazioni vere e proprie con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e come l'attivazione di un LM open source possa compensare tali vantaggi. L'autore presenta quindi Haystack, un framework open source che fornisce una raccolta di strumenti utili e blocchi di costruzione dell'infrastruttura per progettare e creare backend LLM scalabili basati su API. Questo framework consente di creare facilmente un QA estrattivo o generativo e una ricerca semantica per richiedere grandi dati testuali, oltre a un'esperienza ChatGPT affidabile e sicura, sopra la documentazione tecnica.

Der Autor betont, wie wichtig es ist, den Prozess der technologischen Evolution zu studieren und zu verstehen, um das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat zu gewährleisten. Das Buch beginnt mit der Hervorhebung der Herausforderungen, denen Softwareingenieure beim Erstellen realer Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM) gegenüberstehen, und wie die Einbeziehung von Open-Source-LLM diese Vorteile ausgleichen kann. Der Autor stellt dann Haystack vor, ein Open-Source-Framework, das eine Sammlung nützlicher Tools und Infrastrukturbausteine für das Design und die Erstellung skalierbarer API-basierter LLM-Backends bietet. Dieses Framework ermöglicht den einfachen Aufbau einer extraktiven oder generativen QA und semantischen Suche zur Abfrage großer Textdaten sowie eine zuverlässige und sichere ChatGPT-ähnliche Erfahrung über die technische Dokumentation hinaus.

Autor podkreśla znaczenie studiowania i zrozumienia procesu ewolucji technologii, aby zapewnić przetrwanie ludzkości i jedność ludzi w stanie wojennym. Książka rozpoczyna się od podkreślenia wyzwań, przed którymi stoją inżynierowie oprogramowania w budowaniu aplikacji w świecie rzeczywistym z dużymi modelami językowymi (LLM) i jak włączenie otwartych modeli LLM może zrównoważyć te korzyści. Następnie autor wprowadza Haystack, open source framework, który zapewnia zbiór użytecznych narzędzi i budulców infrastruktury do projektowania i budowania skalowalnych oparć API LLM. Dzięki temu łatwo jest zbudować ekstrakcyjne lub generatywne wyszukiwanie QA i semantyczne w celu zapytania o duże dane tekstowe, a także niezawodne i bezpieczne doświadczenie podobne do ChatGPT na szczycie dokumentacji technicznej.

המחבר מדגיש את החשיבות של לימוד והבנת תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה כדי להבטיח את הישרדותה של האנושות ואחדות בני האדם במדינה לוחמת. הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את האתגרים שעמם מתמודדים מהנדסי תוכנה בבניית יישומים בעולם האמיתי עם מודלים לשוניים גדולים (LLMs), וכיצד הכללת קוד פתוח LLMs יכולה לקזז את היתרונות הללו. לאחר מכן, המחבר מציג את Hahestark, מסגרת קוד פתוח המספקת אוסף של כלים שימושיים ואבני בניין לתכנון ובנייה מבוססי API מבוססי API. מסגרת זו מקלה על בניית QA חיצוני או חיפוש סמנטי לשאילת נתוני טקסט גדולים, כמו גם חוויית ChatGPT אמינה ומאובטחת על גבי תיעוד טכני.''

Yazar, insanlığın hayatta kalmasını ve savaşan bir devlette insanların birliğini sağlamak için teknolojinin evrim sürecini incelemenin ve anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitap, yazılım mühendislerinin büyük dil modelleriyle (LLM'ler) gerçek dünya uygulamaları oluştururken karşılaştıkları zorlukları ve açık kaynaklı LLM'lerin dahil edilmesinin bu faydaları nasıl dengeleyebileceğini vurgulayarak başlıyor. Yazar daha sonra, ölçeklenebilir API tabanlı LLM arka uçlarının tasarlanması ve oluşturulması için yararlı araçların ve altyapı yapı taşlarının bir koleksiyonunu sağlayan açık kaynaklı bir çerçeve olan Haystack'ı tanıtıyor. Bu çerçeve, büyük metin verilerini sorgulamak için ekstraktif veya üretken bir QA ve semantik aramanın yanı sıra teknik belgelerin üstünde güvenilir ve güvenli bir ChatGPT benzeri deneyim oluşturmayı kolaylaştırır.

يؤكد المؤلف على أهمية دراسة وفهم عملية تطور التكنولوجيا لضمان بقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على التحديات التي يواجهها مهندسو البرمجيات في بناء تطبيقات في العالم الحقيقي بنماذج لغوية كبيرة (LLMs)، وكيف يمكن لإدراج LLMs مفتوحة المصدر تعويض هذه الفوائد. ثم يقدم المؤلف Haystack، وهو إطار مفتوح المصدر يوفر مجموعة من الأدوات المفيدة ولبنات بناء البنية التحتية لتصميم وبناء نقاط خلفية API قابلة للتطوير. يسهل هذا الإطار بناء QA استخراجي أو توليدي والبحث الدلالي للاستعلام عن البيانات النصية الكبيرة، بالإضافة إلى تجربة موثوقة وآمنة تشبه ChatGPT بالإضافة إلى الوثائق الفنية.

作者強調必須研究和理解技術的演變，以確保人類的生存和人類在交戰國的團結。該書首先著重介紹了軟件工程師在使用大型語言模型（LLM）創建真實應用程序時面臨的挑戰，以及如何啟用開源LLM可以抵消這些好處。然後，作者介紹了開源框架Haystack，該框架提供了一系列有用的工具和基礎架構構件，用於設計和創建可擴展的基於API的LLM後端。該框架可以輕松構建提取或生成的QA和語義搜索，以查詢大型文本數據，並在技術文檔的頂部提供類似於ChatGPT的可靠安全體驗。