BeerJS 31

Beer.js 31 - 8-ми мај, во „Base42”. Почеток во 19:00 часот.

Презентации

1. No Pressure! Shipping Native Metrics Into a Library You Can’t Break - Павел Пашов & Елена Колевска

   node-redis се презема 9 милиони пати неделно. До неодамна, немаше native observability, така што кога нешто ќе тргнеше наопаку меѓу апликацијата и Redis (latency, timeouts, connection churn) клиентот беше невидлив. Server метриките изгледаа добро, но апликацијата не.

   Оваа презентација е за тоа како додадовме OpenTelemetry метрики директно во библиотеката. Не со wrapper или monkey-patching, туку со додавање инструментација која се вклопува во секоја постоечка OTel поставка, а не им пречи на корисниците кои не ја побарале.

   Ќе навлеземе во тоа како започна сето ова, дизајн одлуките кои го направија потешко отколку што изгледаше, перформанс регресијата која не натера да го преосмислиме целиот модел и она што го испорачавме на заедницата.

2. What Is a Vector Database and Why Should You Care? - Елена Колевска

   Векторските бази на податоци порано изгледаа како инфраструктура за ML тимови. Сега се појавуваат во многу AI продукти кои ги градиме денес: семантичко пребарување, RAG, семантичко кеширање итн.

   Оваа презентација е практичен вовед во векторски бази на податоци. Ќе започнеме од почеток: што се embeddings, што значи „сличност” во овој контекст и зошто пребарувањето со клучни зборови често не ги дава саканите резултати. Потоа ќе ги разгледаме проблемите кои векторските бази на податоци всушност ги решаваат добро, особено во JavaScript апликации.

   Не ви треба претходно искуство со machine learning или векторски бази на податоци. Ова е „од нула” презентација за луѓе кои сакаат да ги разберат идеите без да ја знаат математиката. До крајот ќе добиете добар ментален модел за кога векторските бази на податоци помагаат, кога не, и доволно контекст за да ги следите AI разговорите без да се чувствувате како да не разбирате ништо.

Swag

Се гледаме на 8-ми 🍻