Python

PDFMiner.six adalah perpustakaan Python yang kuat untuk mengekstrak teks, metadata, dan informasi tata letak dari dokumen PDF.

Playwright adalah kerangka kerja otomasi browser yang kuat dan modern yang merevolusi pengambilan data web dan pengujian akhir-ke-akhir (end-to-end).

Proliferasi konten yang dihasilkan oleh AI telah menciptakan tantangan baru: membedakan tulisan manusia asli dari “AI slop” - teks sintetis berkualitas rendah yang diproduksi secara massal.

Cognee adalah kerangka kerja Python untuk membangun grafik pengetahuan dari dokumen menggunakan LLM. Tapi apakah itu bekerja dengan model yang dihosting sendiri?

Ketika bekerja dengan Large Language Models dalam produksi, mendapatkan output yang terstruktur dan aman jenisnya sangat penting. Dua kerangka kerja populer - BAML dan Instructor - mengambil pendekatan yang berbeda untuk menyelesaikan masalah ini.

Memilih LLM Terbaik untuk Cognee memerlukan keseimbangan antara kualitas pembuatan graf, tingkat halusinasi, dan pembatasan perangkat keras. Cognee unggul dengan model besar berhalusinasi rendah (32B+) melalui Ollama tetapi pilihan ukuran sedang juga cocok untuk konfigurasi yang lebih ringan.

Injeksi ketergantungan (DI) adalah pola desain dasar yang mendorong kode bersih, dapat diuji, dan dapat dipelihara dalam aplikasi Python.

Mulai dengan Jupyter Notebook produktivitas menggunakan pintasan kunci, perintah ajaib, dan tips alur kerja yang akan mengubah pengalaman data science dan pengembangan Anda.

Perpustakaan Python Ollama sekarang mencakup kemampuan pencarian web OLlama web search. Dengan hanya beberapa baris kode, Anda dapat memperkuat LLM lokal Anda dengan informasi real-time dari web, mengurangi halusinasi dan meningkatkan akurasi.

Memilih penyimpanan vektor yang tepat dapat menentukan keberhasilan, biaya, dan skalabilitas aplikasi RAG Anda. Perbandingan menyeluruh ini mencakup opsi paling populer pada 2024-2025.

Python linters adalah alat penting yang menganalisis kode Anda untuk mencari kesalahan, masalah gaya, dan potensi bug tanpa mengeksekusinya. Mereka memaksa standar penulisan kode, meningkatkan keterbacaan, dan membantu tim mempertahankan kualitas kode yang tinggi.

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas beban kerja AI dan ML, kebutuhan akan sistem orkestrasi yang kuat semakin meningkat. Sederhananya, kinerja, dan kemampuan concurrency Go menjadikannya pilihan ideal untuk membangun lapisan orkestrasi dari pipeline ML, bahkan ketika model itu sendiri ditulis dalam Python.

Embedding lintas modal mewakili sebuah terobosan dalam kecerdasan buatan, memungkinkan pemahaman dan penalaran lintas jenis data dalam ruang representasi yang terpadu.

Menkonversi dokumen LaTeX ke Markdown telah menjadi hal yang penting dalam alur kerja penerbitan modern, mengintegrasikan generator situs statis, platform dokumentasi, dan sistem kontrol versi sambil mempertahankan keterbacaan dan kesederhanaan.

Python packaging telah berkembang secara signifikan, dengan alat-alat modern dan standar yang membuat distribusi kode Anda menjadi lebih mudah daripada sebelumnya.

Demokratisasi AI sudah tiba. Dengan LLM open-source seperti Llama 3, Mixtral, dan Qwen kini bersaing dengan model proprietary, tim dapat membangun infrastruktur AI yang kuat menggunakan perangkat keras konsumen - mengurangi biaya sambil mempertahankan kontrol penuh atas privasi data dan penggunaan.