LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Techniques de nouvelle génération
Retrieval-Augmented Generation (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche de similarité vectorielle. LongRAG, Self-RAG et GraphRAG représentent l’avant-garde de ces capacités.
Construisez des API extrêmement rapides avec des documents automatiques et une sécurité des types
FastAPI est devenu l’un des cadres web les plus excitants pour construire des API en Python, combinant des fonctionnalités modernes de Python avec une performance exceptionnelle et une expérience utilisateur optimisée.
Maîtrisez la configuration de l'environnement Linux pour le travail en data science
Linux est devenu le système d’exploitation par défaut pour les professionnels de la science des données, offrant une flexibilité inégalée, des performances exceptionnelles et un écosystème riche d’outils.
Construisez des applications Python maintenables avec les modèles de conception SOLID
Architecture propre a révolutionné la manière dont les développeurs construisent des applications évolutives et maintenables en mettant l’accent sur la séparation des responsabilités et la gestion des dépendances.
Accélérer FLUX.1-dev avec la quantification GGUF
FLUX.1-dev est un modèle puissant de génération d’images à partir de texte qui produit des résultats impressionnants, mais sa demande en mémoire de 24 Go ou plus le rend difficile à exécuter sur de nombreux systèmes. Quantification GGUF de FLUX.1-dev offre une solution, réduisant l’utilisation de la mémoire d’environ 50 % tout en maintenant une excellente qualité d’image.
Modèle d'IA pour augmenter des images à l'aide d'instructions textuelles
Black Forest Labs a publié FLUX.1-Kontext-dev, un modèle avancé d’IA de transformation d’images qui améliore les images existantes à l’aide d’instructions textuelles.
Réduisez les coûts LLM de 80 % grâce à une optimisation intelligente des tokens
L’optimisation des tokens est la compétence critique qui distingue les applications LLM rentables des expériences coûteuses.
Architecture événementielle avec AWS Kinesis pour une mise à l'échelle
AWS Kinesis est devenu un pilier pour la construction d’architectures modernes basées sur les microservices événementiels, permettant un traitement en temps réel des données à grande échelle avec un minimum de surcoût opérationnel.
Le test Python avec pytest, TDD, le mock et la couverture
Le test unitaire garantit que votre code Python fonctionne correctement et continue de fonctionner à mesure que votre projet évolue. Ce guide complet aborde tout ce que vous devez savoir sur le test unitaire en Python, des concepts de base aux techniques avancées.
Construisez des serveurs MCP pour des assistants IA avec des exemples en Python
Le protocole de contexte du modèle (MCP) révolutionne la manière dont les assistants IA interagissent avec des sources de données externes et des outils. Dans ce guide, nous explorerons comment construire des serveurs MCP en Python, avec des exemples axés sur les capacités de recherche web et de scraping.
Python pour convertir HTML en Markdown propre et prêt à l'utilisation par un LLM
Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo.
Créez des environnements de développement cohérents, portables et reproductibles à l'aide des conteneurs de développement.
Les développeurs se heurtent souvent au dilemme « fonctionne sur ma machine » en raison de désaccords de dépendances, de versions d’outils ou de différences d’OS.
Dev Containers dans Visual Studio Code (VS Code) résolvent cela de manière élégante — en vous permettant de développer dans un environnement conteneurisé configuré spécifiquement pour votre projet.
Exemple étape par étape
Voici un exemple de traitement de message SQS avec Python Lambda + API REST avec protection par clé API + Terraform script pour le déployer en exécution serverless.
+ Exemples concrets utilisant des LLM de réflexion
Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.
Les API légèrement différentes nécessitent une approche spécifique.
Voici une comparaison côte à côte du support de sortie structurée (obtenir un JSON fiable) auprès des fournisseurs d’LLM populaires, ainsi que des exemples minimalistes en Python
Quelques façons d'obtenir une sortie structurée d'Ollama
Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.
