Coding

Playwright es un poderoso marco moderno de automatización del navegador que revoluciona el raspado web y las pruebas de extremo a extremo.

Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?

Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.

Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware.
Cognee destaca al utilizar modelos grandes con baja alucinación (32B+) mediante Ollama, pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.

Administrar proyectos de Go de forma efectiva requiere comprender cómo los workspaces organizan el código, las dependencias y los entornos de compilación.

Structurando un proyecto en Go de manera efectiva es fundamental para la mantenibilidad a largo plazo, la colaboración en equipo y la escalabilidad. A diferencia de los frameworks que imponen una estructura de directorios rígida, Go abraza la flexibilidad, pero con esa libertad viene la responsabilidad de elegir patrones que sirvan a las necesidades específicas de tu proyecto.

Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.

Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones de Go.

Las pruebas basadas en tablas son el enfoque idiomático en Go para probar múltiples escenarios de manera eficiente. Cuando se combinan con la ejecución paralela usando t.Parallel(), puedes reducir drásticamente el tiempo de ejecución del conjunto de pruebas, especialmente para operaciones acotadas por E/S.

La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.

Elegir el almacén de vectores adecuado puede marcar la diferencia en el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación abarca las opciones más populares del 2024-2025.

La API de búsqueda web de Ollama le permite mejorar los LLM locales con información en tiempo real de la web. Esta guía le muestra cómo implementar capacidades de búsqueda web en Go, desde llamadas simples a la API hasta agentes de búsqueda completos.

La documentación de API es crucial para cualquier aplicación moderna, y para Go APIs Swagger (OpenAPI) ha become el estándar de la industria. Para los desarrolladores de Go, swaggo proporciona una solución elegante para generar documentación de API completa directamente desde las anotaciones del código.

El desarrollo moderno de Go exige estándares rigurosos de calidad del código. Linters para Go automatizan la detección de errores, vulnerabilidades de seguridad y inconsistencias de estilo antes de que lleguen a producción.

Linters para Python son herramientas esenciales que analizan tu código en busca de errores, problemas de estilo y posibles bugs sin ejecutarlo. Ellos imponen estándares de codificación, mejoran la legibilidad y ayudan a los equipos a mantener bases de código de alta calidad.

A medida que las cargas de trabajo de IA y ML se vuelven cada vez más complejas, la necesidad de sistemas de orquestación robustos se ha vuelto más urgente. La simplicidad, el rendimiento y la concurrencia de Go lo convierten en una opción ideal para construir la capa de orquestación de pipelines de ML, incluso cuando los modelos mismos se escriben en Python.