Wyodrębnianie tekstu z PDFów za pomocą PDFMinera w Pythonie
Zdobyj wiedzę na temat ekstrakcji tekstu z plików PDF w Pythonie
PDFMiner.six to potężna biblioteka Pythona do ekstrakcji tekstu, metadanych i informacji o układzie z dokumentów PDF.
Zdobyj wiedzę na temat ekstrakcji tekstu z plików PDF w Pythonie
PDFMiner.six to potężna biblioteka Pythona do ekstrakcji tekstu, metadanych i informacji o układzie z dokumentów PDF.
Zdobyj wiedzę na temat automatyzacji przegladarki do testowania i scrapingu
Playwright to potężny, nowoczesny framework do automatyzacji przeglądarek, który rewolucjonizuje scrapowanie sieci i testowanie end-to-end.
Bezpieczne pod względem typów wyniki z LLM z użyciem BAML i Instructora
Pracując z modelami dużych języków w środowisku produkcyjnym, uzyskiwanie strukturalnych, typowo bezpiecznych wyjść jest krytyczne. Dwa popularne frameworki – BAML i Instructor – podejmują różne podejścia do rozwiązywania tego problemu.
Strukturyzuj swoje projekty Go w celu skalowalności i przejrzystości
Efektywne strukturyzowanie projektu w Go jest fundamentalne dla długofalowej utrzywalności, współpracy w zespole oraz skalowalności. W przeciwieństwie do frameworków, które wymuszają sztywne układy katalogów, Go ceni elastyczność – ale z tą swobodą wiąże się odpowiedzialność za wybór wzorców, które spełniają konkretne potrzeby projektu.
Wzorce DI w Pythonie dla czystego, testowalnego kodu
Iniekcja zależności (DI) to fundamentalny wzorzec projektowy, który promuje czysty, testowalny i utrzyjmalny kod w aplikacjach Pythona.
Tworzenie agentów wyszukiwania AI za pomocą Pythona i Ollama
Biblioteka Pythona Ollama zawiera teraz natywne możliwości wyszukiwania w sieci OLlama web search. Dzięki kilku linijkom kodu możesz wzbogacić swoje lokalne modele językowe o rzeczywiste informacje z sieci, zmniejszając halucynacje i poprawiając dokładność.
Automatyczne generowanie dokumentacji OpenAPI na podstawie adnotacji w kodzie
Dokumentacja API jest kluczowa dla każdej współczesnej aplikacji, a dla Go APIs Swagger (OpenAPI) stała się standardem branżowym. Dla programistów Go, swaggo oferuje eleganckie rozwiązanie do generowania szczegółowej dokumentacji API bezpośrednio z adnotacji w kodzie.
Zdominuj lokalne wdrażanie LLM za pomocą 12+ porównanych narzędzi
Lokalna wdrażanie LLM stało się coraz bardziej popularne, ponieważ programiści i organizacje poszukują większej prywatności, mniejszej opóźnienia i większej kontroli nad swoją infrastrukturą AI.
Twórz wydajne potoki AI/ML za pomocą mikrousług w Go
Z racji zwiększającej się złożoności obciążeń AI i ML, rosnące zapotrzebowanie na solidne systemy orkiestracji staje się jeszcze większe.
Prosta konstrukcja, wydajność i współbieżność Go czynią z niego idealny wybór do budowania warstwy orkiestracji rur ML, nawet wtedy, gdy same modele są napisane w Pythonie.
Zjednocz tekst, obrazy i dźwięk w współdzielonych przestrzeniach osadzeń.
Przestrzenne reprezentacje przekrojowe stanowią przełom w sztucznej inteligencji, umożliwiając zrozumienie i rozumowanie na przekrój danych w jednolitej przestrzeni reprezentacji.
Wdrażaj sztuczną inteligencję na poziomie przedsiębiorstwa na sprzęcie o niskim koszcie za pomocą otwartych modeli
Demokratyzacja AI jest tu. Z powodu otwartych źródeł LLM takich jak Llama 3, Mixtral i Qwen, które teraz rywalizują z modelami prywatnymi, zespoły mogą tworzyć potężną infrastrukturę AI za pomocą sprzętu konsumenta - znacznie obniżając koszty, jednocześnie utrzymując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrażaniem.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG – techniki przyszłościowego pokolenia
Generacja Augmentowana Przeszukiwaniem (RAG) zaawansowała się znacznie dalej niż proste przeszukiwanie podobieństwa wektorów. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie.
Twórz błyskawiczne API z automatycznymi dokumentacjami i bezpieczeństwem typów
FastAPI stał się jednym z najbardziej ekscytujących frameworków webowych w Pythonie do tworzenia interfejsów API, łącząc nowoczesne funkcje Pythona z wyjątkową wydajnością i doświadczeniem dewelopera.
Twórz gotowe do produkcji API REST z wykorzystaniem solidnego ekosystemu Go
Tworzenie wysokiej wydajności REST API z Go stało się standardowym podejściem do napędzania systemów w Google, Uber, Dropbox i licznych start-upach.
Twórz utrwalane aplikacje Pythona z wykorzystaniem wzorców projektowych SOLID
Clean Architecture przekształciła sposób, w jaki programiści tworzą skalowalne, utrzymywalne aplikacje, podkreślając oddzielenie obowiązków i zarządzanie zależnościami.
Transakcje w mikroserwisach z użyciem wzorca Saga
Wzorzec Saga oferuje eleganckie rozwiązanie, dzieląc transakcje rozproszone na serię lokalnych transakcji z kompensującymi działaniami.