Elixir
Ma possibile che due righe in croce su Postgres costino così tanto?
Mi sono stancato dei prezzi di PostgreSQL gestito: ho scelto Hetzner, scoperto Supavisor in Elixir e creato una dashboard LiveView. Guida pratica per Ecto, tunnel SSH, deploy e migration.
Avevo costruito un motore vettoriale in Rust. Poi ho cominciato a chiedermi che fine avesse fatto Elixir.
Da un motore con dati e indici in Rust a ETS come fonte canonica: una scelta di architettura, gli indici HNSW ricostruibili e i compromessi della ricerca binaria.
WhatsApp aveva confermato il messaggio. Il mio client continuava ad aspettare.
Un ACK reale che non aggiorna il messaggio, identità LID e telefoniche, code prioritarie e backpressure: le decisioni dietro ExWapp.
Volevo un blog gestito da un agente AI. E mi sono ritrovato a usare Git come database.
Perché ExBlog usa Git per gli articoli Markdown ed ETS per le letture Phoenix, e come risolve lo scambio dell'indice sotto traffico concorrente.
Avevo insegnato agli agenti a ricordare. La parte difficile è stata impedire ai ricordi di tornare.
Tombstone, memoria append-only, cancellazione fisica, erasure fence e un test concorrente che impedisce a un ricordo eliminato di ricomparire.
Volevo un agente AI che non facesse danni. Sono finito a costruire un framework
Volevo creare un agente AI per un progetto vero. Tra prompt, policy e casi reali sono finito a costruire un framework open source in Elixir.
Sto usando Freelance Fast per capire se Spectre funziona davvero
Sto costruendo Freelance Fast come banco di prova reale per Spectre, usando conversazioni tra clienti e freelance e le mie librerie ex_wapp ed ex_gram.
Perché il mio nodo Phoenix ha “terminato il caricamento” ma la RAM non è mai tornata disponibile
Una storia pratica sulla ricerca di un ostinato consumo di RAM in un nodo Phoenix dopo un intenso caricamento di dati.
Perché forse non ti serve un vector database se PostgreSQL può alimentare il tuo RAG
Vuoi costruire RAG senza trascinarti in casa un nuovo vector database? In questa guida vediamo passo passo come trasformare il “vecchio” PostgreSQL in un backend RAG serio usando pgvector, Elixir e una singola tabella dataset_chunks per alimentare BM25, ricerca vettoriale densa e perfino ricerche binarie Hamming e Jaccard, così puoi vedere cosa funziona davvero sui tuoi dati prima di aggiungere altra infrastruttura.