استخراج النصوص من ملفات PDF باستخدام PDFMiner في Python
استخرج نصوص PDF ببراعة باستخدام Python
PDFMiner.six هو مكتبة قوية لغة Python لاستخراج النص، البيانات، والمعلومات المتعلقة بالهندسة من ملفات PDF.
استخرج نصوص PDF ببراعة باستخدام Python
PDFMiner.six هو مكتبة قوية لغة Python لاستخراج النص، البيانات، والمعلومات المتعلقة بالهندسة من ملفات PDF.
تعلم تلقين المتصفح لاختبارات & استخراج البيانات
Playwright هو إطار عمل قوي وحديث لتشغيل المتصفحات يُحدث ثورة في عمليات تجميع البيانات من الويب واختبارات نهاية إلى نهاية.
اختبار Cognee مع نماذج LLM المحلية - نتائج حقيقية
Cognee هي إطار عمل بلغة Python لبناء مخططات المعرفة من الوثائق باستخدام LLMs. لكن هل يعمل مع النماذج المضيفة محليًا؟
مخرجات نموذج LLM الآمن من الناحية النوعية باستخدام BAML والدروسية
عند العمل مع نماذج لغات كبيرة في الإنتاج، فإن الحصول على مخرجات منظمة وآمنة من حيث النوع أمر حيوي. تتناول إطارات شائعة مثل BAML و Instructor نهجًا مختلفًا لحل هذه المشكلة.
آراء حول نماذج LLM للنسخة المثبتة محليًا من Cognee
اختيار أفضل نموذج LLM لـ Cognee يتطلب موازنة جودة بناء الرسوم البيانية، معدلات التخيل، والقيود المادية. Cognee تتفوق مع النماذج الكبيرة ذات التخيل المنخفض (32B+) عبر Ollama ولكن الخيارات المتوسطة تعمل للاعدادات الخفيفة.
نظم مشاريع Go بكفاءة باستخدام مساحات العمل الحديثة
إدارة مشاريع Go بشكل فعّال يتطلب فهم كيفية تنظيم المساحات العاملة للرمز، والاعتماديات، والبيئات الإنشائية.
نظم مشاريع Go الخاصة بك لتحقيق القدرة على التوسع والوضوح
تنظيم مشروع Go بشكل فعّال هو أمر أساسي للصيانة على المدى الطويل والتعاون بين الفرق والتوسع. على عكس الإطارات التي تفرض تنسيقات دليلية للملفات، فإن Go تُفضل المرونة—but مع هذه الحرية يأتي المسؤولية لاختيار الأنماط التي تلبي احتياجات مشروعك المحددة.
أنماط حقن التبعيات في بايثون لكتابة كود نظيف وقابل للاختبار
الحقول المُستخدمة (DI) هي نمط تصميم أساسي يعزز كتابة الكود النظيف، القابل للاختبار، والمُحافظ عليه في تطبيقات بايثون.
تعلم أنماط DI المميزة لكتابة كود Go قابل للاختبار
حقن التبعيات (DI) هو نمط تصميم أساسي يعزز كتابة كود نظيف وقابل للاختبار والصيانة في تطبيقات GO.
تسريع اختبارات Go باستخدام التنفيذ المتوازي
الاختبارات القائمة على الجداول هي الطريقة الأسلوبية في Go للقيام باختبار عدة سيناريوهات بكفاءة.
عند دمجها مع تنفيذ متوازي باستخدام t.Parallel()، يمكنك تقليل وقت تشغيل مجموعة الاختبارات بشكل كبير، خاصةً للعمليات المرتبطة بالمدخل/الإخراج.
أنشئ وكلاء بحث ذكاء اصطناعي باستخدام بايثون وOllama
أصبحت مكتبة Ollama لـ Python تحتوي الآن على إمكانيات بحث Ollama على الويب الأصلية. باستخدام بضع سطور من الكود فقط، يمكنك تعزيز نماذج LLM المحلية ببيانات حقيقية من الإنترنت، مما يقلل من الهلوسات ويزيد من الدقة.
اختر قاعدة بيانات المتجهات المناسبة لstack RAG الخاص بك
اختيار خزن المتجهات المناسب يمكن أن يحدد نجاح أو فشل تطبيق RAG من حيث الأداء، التكلفة، والقدرة على التوسع. تغطي هذه المقارنة الشاملة خيارات أكثر شيوعًا في عامي 2024-2025.
أنشئ وكلاء بحث ذكاء اصطناعي باستخدام Go وOllama
واجهة بحث الويب في Ollama تتيح لك تحسين نماذج LLM المحلية بمعلومات الويب في الوقت الفعلي. توضح هذه المقالة لك كيفية تنفيذ قدرات البحث عبر الويب في Go، من مكالمات API بسيطة إلى وكلاء البحث المتكاملين.
توليد وثائق OpenAPI تلقائيًا من التعليقات في الكود
توثيق API ضروري لأي تطبيق حديث، وعندما يتعلق الأمر بـ Go APIs Swagger (OpenAPI) فقد أصبح المعيار الصناعي.
للمطورين في Go، يوفر swaggo حلًا أنيقًا لإنشاء وثائق API شاملة مباشرة من التعليقات في الكود.
استخدم المدققين وأتمتة لتحسين جودة كود لغة Go
التطوير الحديث لـ Go يتطلب معايير صارمة جدًا لجودة الكود. linters لـ Go تُلقّح تلقائيًا اكتشاف الأخطاء، والعيوب الأمنية، والاختلافات في الأسلوب قبل أن تصل إلى الإنتاج.
احصل على إتقان جودة كود بايثون باستخدام أدوات تحقق حديثة
أدوات تحقق من صحة الكود في Python هي أدوات ضرورية تحلل كودك للعثور على الأخطاء، ومشاكل الأسلوب، والعيوب المحتملة دون تنفيذه. إنها تضمن معايير كتابة الكود، وتحسين قابلية القراءة، وتساعد الفرق على الحفاظ على كود قوي.