LongRAG، Self-RAG، GraphRAG - تقنيات الجيل التالي
الإيجاد المعزز بالاسترجاع (RAG) قد تطور إلى ما يتجاوز البحث المبسط بناءً على التشابه بين المتجهات. LongRAG، وSelf-RAG، وGraphRAG تمثل أحدث ما توصل إليه في هذه القدرات.
أنشئ واجهات برمجة تطبيقات سريعة جدًا مع وثائق تلقائية وسلامة النوع
FastAPI ظهر كأحد أكثر إطارات الويب لبايثون إثارة للإعجاب في بناء واجهات برمجة التطبيقات، حيث يجمع بين ميزات بايثون الحديثة وأداء متميز وتجربة مطور ممتازة.
استعد بيئة لينكس للاستخدام في مشاريع العلوم البيانات
لقد أصبحت لينكس نظام التشغيل الافتراضي لمحترفي العلوم البياناتية، حيث توفر مرونة لا تُقاوم، أداءً متميزًا، ونظامًا غنيًا من الأدوات.
أنشئ تطبيقات برمجة بايثون قابلة للصيانة باستخدام أنماط تصميم SOLID
البنية النظيفة غيرت طريقة مطوري البرمجيات في بناء تطبيقات قابلة للتوسع والصيانة من خلال التركيز على فصل المهام وإدارة الاعتماديات.
تسريع FLUX.1-dev باستخدام كمّ量化 GGUF
FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.
نموذج الذكاء الاصطناعي لتعزيز الصور باستخدام تعليمات النص
لقد أطلقت مختبرات Black Forest FLUX.1-Kontext-dev، نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحويل الصور من خلال استخدام تعليمات نصية.
احصل على خفض بنسبة 80% في تكاليف نماذج LLM من خلال تحسين ذكي للتوكنات
تحسين التوكنات هو المهارة الأساسية التي تميز التطبيقات الفعالة من حيث التكلفة بالتطبيقات التجريبية التي تستهلك الميزانية.
架構以事件驅動，結合 AWS Kinesis 進行擴展
AWS Kinesis أصبح ركيزة أساسية في بناء العمليات المعمارية الحديثة القائمة على الأحداث، مما يتيح معالجة البيانات في الوقت الفعلي بحجم كبير مع أقل مسؤولية تشغيلية.
اختبار بايثون باستخدام pytest، وTDD، وmocking، وcoverage
اختبار الوحدات يضمن أن كود بايثون الخاص بك يعمل بشكل صحيح ويستمر في العمل مع تطور مشروعك. هذا الدليل الشامل يغطي كل ما تحتاج معرفته حول اختبار الوحدات في بايثون، من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة.
بناء خوادم MCP لمساعدي الذكاء الاصطناعي مع أمثلة بلغة بايثون
بروتوكول سياق النموذج (MCP) يُحدث طريقة تفاعل مساعدي الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية والأدوات. في هذا الدليل، سنستعرض كيفية بناء خوادم MCP في Python، مع أمثلة تركز على قدرات البحث عبر الإنترنت والتنقيب.
بايثون لتحويل HTML إلى ماركداون نظيف ومُعدّ لمحركات التعلم العميق
تحويل HTML إلى Markdown هو مهمة أساسية في تدفقات العمل الحديثة، خاصة عند إعداد محتوى الويب للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ونظامي الوثائق أو المولّدات الثابتة مثل Hugo.
أنشئ بيئات تطوير متسقة وقابلة للنقل وقابلة للتكرار باستخدام حاويات التطوير
يواجه المطورون غالبًا مشكلة “يعمل على جهازي” بسبب اختلافات في الاعتماديات، إصدارات الأدوات، أو اختلافات أنظمة التشغيل. الحاويات التطويرية في Visual Studio Code (VS Code) تحل هذه المشكلة بشكل أنيق — من خلال السماح لك بالتطوير داخل بيئة مُحاوية تم تكوينها خصيصًا لمشروعك.
مثال تدريجي خطوة بخطوة
هنا لدينا مثال لـ Lambda في Python لمعالجة رسالة SQS + واجهة برمجة تطبيقات REST مع حماية مفتاح API + Terraform نسخة قابلة للنشر لتشغيلها بدون خادم.
أمثلة محددة باستخدام نماذج التفكير الكبيرة
في هذا المقال، سنستكشف طريقتين لربط تطبيقك Python مع Ollama: 1. عبر HTTP REST API; 2. عبر المكتبة الرسمية لـ Ollama لـ Python.
تتطلب واجهات برمجة التطبيقات الخفيفة المختلفة نهجًا خاصًا.
هنا مقارنة دعم جانبي بين الإخراج المهيكل (الحصول على JSON موثوق به) عبر مزودي LLM الشائعة, مع أمثلة بسيطة جداً من Python
بضع طرق للحصول على إخراج منظم من Ollama
النماذج الكبيرة للغة (LLMs) قوية، ولكن في الإنتاج نادراً ما نريد فقرات حرة. بدلاً من ذلك، نريد بيانات قابلة للتنبؤ: خصائص، حقائق، أو كائنات منظمة يمكنك إدخالها في تطبيق. هذا هو مخرجات LLM المنظمة.
