Useful articles about Java, Spring, SEO, frontend, and modern technologies. Tips, examples, and lifehacks for developers
OpenAI Codex у 2026 році — це не той інструмент, про який ви, можливо, читали кілька років тому. Оригінальний Codex API (2021–2023) був моделлю для автодоповнення коду на базі GPT-3, яка живила ранні версії GitHub Copilot. OpenAI закрила той API у березні 2023 року. Те, що існує сьогодні —...
Full guide to Ollama API: /api/chat, streaming, embeddings, tool calling. Examples in Java (WebClient + Spring Boot), Python, and JavaScript with working code.
Honest breakdown: where Ollama wins on privacy and cost, where ChatGPT and Claude pull ahead. Decision matrix, 2026 pricing, and a hybrid workflow that works.
DeepSeek V4 Pro — 1.6T parameters, MIT license, $3.48/M output vs $25/M for Claude Opus 4.7. We analyze the architecture, real benchmarks, where Pro wins, where it loses
deepseek-chat and deepseek-reasoner will be discontinued on July 24, 2026. Risk matrix, migration timeline, and a 15-minute checklist for technical managers.
$285B wiped in 48 hours. Prompt engineering is dead. Solo founders hit $1M ARR. A practitioner's analysis of what GPT-5.5 really means for SaaS, devs, and startups.
Benchmarks, real migration costs, and a decision checklist: where GPT-5.5 wins, where GPT-5.4 is still enough, and how to A/B test before you commit.
DeepSeek V4 Flash — 284B MoE, 1M context, $0.14/M tokens. Full review of architecture, benchmarks, and deployment via Ollama Cloud and DeepSeek API. From a practitioner.
Tested Claude Opus 4.7 on 400 legal PDFs in my RAG system AskYourDocs. Compared with Llama 3.3 70B — what wins, what costs, when to choose.
Claude Opus 4.7 released April 16, 2026. SWE-bench Pro 64.3%, vision 3.75 MP, price $5/$25. Analyzing what's new, breaking changes, and real-world experience in RAG.
The truth about Gemma 4 26B MoE that isn't written in promotional reviews. Swapping on Mac 24 GB, 2 tokens/sec, Flash Attention bugs.
What is thinking mode in Gemma 4, how it works through Ollama, how to shorten or disable it via /no_think. Real tests on M1 16 GB
What is Gemma 4, model sizes, Apache 2.0 license, comparison with Gemma 3 by benchmarks, and how to run it via Ollama. Full review from Google DeepMind
Testing Gemma 4 via Ollama on MacBook Pro M1 16 GB. Comparison with Qwen3:8b and Mistral Nemo on real tasks: Spring Boot code and text generation. Honest review
tool_choice auto vs required, description as a prompt, hallucination from confidence — how LLMs decide to search and how to fix it. Java + Spring AI with code.
LLMs don't perform functions—they describe them in JSON. We break down tool_choice, the full call cycle, the difference between RAG pipeline and Tool Use—with code exampl
GSC metrics dropped by 30-50% after March 27? We analyze the double blow of the update, AI Overviews, and why recovery will take months, not weeks.
How ChatGPT, Claude, and Gemini are actually trained: pre-training, SFT, RLHF, DPO, RLVR. Real cost figures, scaling laws, and the new era of synthetic data 2025–2026.
My friend thought he'd launch with Gemini in 3-4 days and start earning. I'm a developer. Here's exactly where he was wrong — and where the money actually is.
How I added BM25 to vector search in a production RAG service on pgvector. Migration, RRF, client configuration — with code and pitfalls.
How hybrid search (BM25 + vector + RRF) and reranking improve RAG quality without model changes. Architecture, Qdrant code, reranker comparison, decision tree.
Why ChatGPT finds a document without an exact word match? We explain what embeddings are, how the model encodes meaning, and where it's used – without unnecessary theory.
Ви побудували RAG-систему, відповіді генеруються, retrieval працює. Але як дізнатися, чи працює він на 90% запитів чи на 55%? Eyeball evaluation не скейлиться: variance між ревьюерами, нульове покриття edge cases, неможливість відловити регресії. Спойлер: п'ять метрик + 50...
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB Проблема: Ви запустили перший RAG на ChromaDB — все працює: ~50 000 документів, відповіді стабільні. Але з’являється нова вимога: масштабування. Менеджер очікує мільйон документів, DevOps ставить під сумнів окрему vector DB, якщо...
Ви додали документи у свій RAG-пайплайн, написали запит — і система знаходить відповідь. Але як саме? Чому вона обирає цей фрагмент, а не сусідній? І чому іноді повертає повну нісенітницю? Спойлер: за кожним RAG-пошуком стоїть математика кутів у просторі тисячі вимірів — і її можна...