See our new Azure Cosmos DB Design Patterns

The Azure Cosmos DB Design Patterns GitHub repo has been significantly updated with five new runnable patterns: Vector Search (using a local embedding model for RAG), Loop-Safe Change Feed (preventing infinite write loops with hash-based deduplication), Hierarchical Partition Key (multi-level partitioning for multi-tenant data), Transactional Outbox (atomic dual-write using TransactionalBatch + change feed relay), and Patch API (partial document updates that avoid read-modify-write conflicts). The Distributed Lock pattern was also reworked with a live interactive playground. Every sample runs locally via Docker and the Cosmos DB Linux emulator with no Azure subscription required, features a Blazor web UI, and is backed by emulator-based CI tests on .NET 10 with keyless authentication.

Nguồn: https://devblogs.microsoft.com/cosmosdb/see-our-new-azure-cosmos-db-design-patterns. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Medium1 Hot4 phút2 ngày trướcAI

LangChain is great for prototypes. Here’s why I didn’t use it in production.

Một nhà phát triển xây dựng pipeline RAG cho trợ lý di trú chia sẻ lý do không dùng LangChain trong sản xuất vì các lớp trừu tượng của nó che giấu những quyết định quan trọng về chunking, chất lượng truy xuất và cấu trúc tài liệu. Việc xây dựng từ đầu với ChromaDB, pdfplumber và Groq API giúp kiểm soát toàn bộ code, dễ dàng gỡ lỗi và đưa ra quyết định thiết kế có ý nghĩa. LangChain vẫn phù hợp để tạo nguyên mẫu, nhưng tác giả khuyên nên tự xây dựng ít nhất một lần để hiểu những gì framework đang trừu tượng hóa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách LangChain có thể làm giảm bớt trách nhiệm thiết kế chi tiết trong pipeline AI như xử lý đoạn văn, tìm kiếm dữ liệu và cấu trúc tài liệu, nhưng khi chuyển sang sản phẩm thực tế, sự kiểm soát trực tiếp từ code gốc sẽ giúp tránh những lỗi khó debug và tối ưu hóa hiệu suất.