Maîtrisez l'extraction de texte PDF avec Python
PDFMiner.six est une bibliothèque Python puissante pour extraire du texte, des métadonnées et des informations de mise en page à partir de documents PDF.
Sorties de LLM type-sûres avec BAML et Instructor
Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.
Organisez efficacement les projets Go avec des espaces de travail modernes
Gérer les projets Go de manière efficace nécessite de comprendre comment les espaces de travail organisent le code, les dépendances et les environnements de compilation.
Personnalisation de l'invite Bash pour un contexte Git instantané
Un prompt bash bien configuré affichant des informations sur les dépôts git (https://www.glukhov.org/fr/post/2025/12/adding-git-repo-details-to-bash-prompt/ “prompt bash affichant des informations sur les dépôts git”) peut considérablement améliorer votre flux de travail de développement.
Structurez vos projets Go pour une évolutivité et une clarté optimales
Structurer un projet Go de manière efficace est fondamental pour la maintenabilité à long terme, la collaboration d’équipe et la scalabilité. Contrairement aux frameworks qui imposent des dispositions de répertoires rigides, Go privilégie la flexibilité – mais cette liberté s’accompagne de la responsabilité de choisir des modèles adaptés aux besoins spécifiques de votre projet.
Modèles de conception DI Python pour un code propre et testable
L’injection de dépendances (DI) est un motif de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Python.
Maîtrisez les modèles DI pour un code Go testable
Injection de dépendances (DI) est un modèle de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Go.
Raccourcis essentiels et commandes magiques
Améliorez rapidement la productivité avec le Jupyter Notebook grâce à des raccourcis essentiels, des commandes magiques et des conseils de workflow qui transformeront votre expérience en science des données et en développement.
Accélérer les tests Go avec l'exécution parallèle
Les tests basés sur des tableaux sont l’approche idiomatique en Go pour tester efficacement plusieurs scénarios. Lorsqu’ils sont combinés à l’exécution parallèle à l’aide de t.Parallel(), vous pouvez réduire considérablement le temps d’exécution du jeu de tests, surtout pour les opérations liées à l’E/S.
Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Choisissez le bon DB vectoriel pour votre pile RAG
Le choix du bon stockage vectoriel peut faire la différence entre le succès et l’échec de votre application RAG en termes de performance, de coût et d’évolutivité. Cette comparaison approfondie couvre les options les plus populaires en 2024-2025.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.
Générer automatiquement des documents OpenAPI à partir des annotations du code
La documentation API est cruciale pour toute application moderne, et pour Go APIs Swagger (OpenAPI) est devenue la norme industrielle. Pour les développeurs Go, swaggo propose une solution élégante pour générer une documentation API complète directement à partir des annotations du code.
Maîtrisez la qualité du code Go avec des outils de vérification et l'automatisation
Le développement moderne en Go exige des normes rigoureuses de qualité du code. Les linters pour Go automatisent la détection des bugs, des vulnérabilités de sécurité et des incohérences de style avant qu’ils n’atteignent la production.
Maîtrisez la qualité du code Python avec des outils de linting modernes
Les linters Python sont des outils essentiels qui analysent votre code pour détecter des erreurs, des problèmes de style et des bugs potentiels sans l’exécuter. Ils appliquent des normes de codage, améliorent la lisibilité et aident les équipes à maintenir des bases de code de haute qualité.
Transformez efficacement les documents LaTeX en Markdown
Conversion des documents LaTeX en Markdown est devenue essentielle pour les workflows modernes de publication, intégrant les générateurs de sites statiques, les plateformes de documentation et les systèmes de gestion de versions tout en maintenant la lisibilité et la simplicité.
