Python

PDFMiner.six은 PDF 문서에서 텍스트, 메타데이터 및 레이아웃 정보를 추출하기 위한 강력한 파이썬 라이브러리입니다.

Playwright은 웹 크롤링 및 종단간 테스트(end-to-end testing)를 혁신적으로 변화시키는 강력하고 현대적인 브라우저 자동화 프레임워크입니다.

AI 생성 콘텐츠의 확산은 새로운 도전을 만들었습니다: 진짜 인간의 글과 “AI slop” - 질이 낮고, 대량 생산된 합성 텍스트를 구분하는 것.

Cognee는 문서에서 지식 그래프를 생성하기 위한 Python 프레임워크입니다. 하지만 이 프레임워크는 자체 호스팅된 모델과 호환되는가요?

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 프로덕션 환경에서 사용할 때, 구조화된 타입 안전한 출력을 얻는 것은 매우 중요합니다.
인기 있는 두 프레임워크인 BAML 및 Instructor은 이 문제를 해결하기 위해 서로 다른 접근 방식을 사용합니다.

Best LLM for Cognee을 선택할 때는 그래프 생성의 품질, 환상 발생률, 하드웨어 제약을 균형 있게 고려해야 합니다. Cognee는 Ollama를 통해 32B 이상의 낮은 환상률 모델을 사용하여 우수한 성능을 보이지만, 가벼운 설정에서는 중간 크기의 모델도 사용할 수 있습니다.

의존성 주입](https://www.glukhov.org/ko/post/2025/12/dependency-injection-in-python/ “Python에서의 의존성 주입”) (DI)은 Python 애플리케이션에서 깨끗하고 테스트 가능하며 유지보수가 쉬운 코드를 작성하는 데 기초가 되는 디자인 패턴입니다.

Jupyter Notebook 생산성을 극대화하기 위해 필수적인 단축키, 마직기 명령어 및 워크플로우 팁을 활용해 보세요. 이는 데이터 과학 및 개발 경험을 획기적으로 개선할 것입니다.

Ollama의 Python 라이브러리는 이제 네이티브 OLlama 웹 검색 기능을 포함하고 있습니다. 몇 줄의 코드만으로도, 실시간 인터넷 정보를 사용하여 로컬 LLM을 보완할 수 있고, 환각을 줄이고 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

정확한 벡터 저장소 선택은 RAG 애플리케이션의 성능, 비용, 확장성에 큰 영향을 미칩니다. 이 포괄적인 비교는 2024-2025년에 가장 인기 있는 옵션들을 다룹니다.

Python linters은 코드를 실행하지 않고도 오류, 스타일 문제, 잠재적 버그를 분석하는 필수적인 도구입니다.
이들은 코딩 표준을 강제 적용하고 가독성을 향상시키며, 팀이 높은 품질의 코드베이스를 유지하도록 도와줍니다.

AI 및 머신러닝 워크로드가 점점 복잡해지면서, 견고한 오케스트레이션 시스템의 필요성이 더욱 커졌습니다. Go의 간결성, 성능, 동시성은 ML 파이프라인의 오케스트레이션 레이어를 구축하는 데 이상적인 선택이 됩니다. 모델 자체가 파이썬으로 작성되어 있더라도 말이죠.

크로스모달 임베딩은 인공지능 분야에서의 중요한 돌파구로, 다양한 데이터 유형을 하나의 통합된 표현 공간 내에서 이해하고 추론하는 것을 가능하게 합니다.

LaTeX 문서를 Markdown으로 변환은 현대 출판 워크플로우에서 필수적인 작업이 되었으며, 정적 사이트 생성기, 문서 플랫폼, 버전 관리 시스템과의 통합을 통해 가독성과 간결성을 유지하면서도 가능하게 합니다.

Python 패키징은 현대적인 도구와 표준 덕분에 코드를 배포하는 것이 지금까지보다 훨씬 쉬워졌습니다.

AI의 민주화 시대가 도래했습니다.
Llama 3, Mixtral, Qwen과 같은 오픈소스 LLM이 이제는 전용 모델과 경쟁할 수 있을 정도로 발전했으며, 팀은 소비자 하드웨어를 사용하여 강력한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있습니다.