A Inteligência Artificial está redefinindo a forma como o software é escrito, revisado, implantado e mantido. Desde assistentes de código com IA até automação GitOps e fluxos de trabalho DevOps, os desenvolvedores agora dependem de ferramentas alimentadas por IA em todo o ciclo de vida do software.
Construa fluxos de trabalho em Go com o SDK Temporal
Comparação de Estratégias de Chunking em RAG
Chunking é o hiperparâmetro mais subestimado na Geração Aumentada por Recuperação (RAG): ele determina silenciosamente o que seu LLM “vê”, o quão cara se torna a ingestão, e quanto da janela de contexto do LLM você queima por resposta.
Domine a extração de texto de PDF com Python
PDFMiner.six é uma biblioteca Python poderosa para extrair texto, metadados e informações de layout de documentos PDF.
Considerações sobre LLMs para Cognee auto-hospedado
Escolher o Melhor LLM para o Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de grafos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware. O Cognee desempenha-se melhor com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) através do Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.
Padrões de Injeção de Dependência em Python para código limpo e testável
Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Python.
Domine padrões de DI para código Go testável
A injeção de dependência (DI) é um padrão de projeto fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Go.
Transforme documentos LaTeX em Markdown de forma eficiente
A conversão de documentos LaTeX para Markdown tornou-se essencial para fluxos de trabalho modernos de publicação, integrando geradores de sites estáticos, plataformas de documentação e sistemas de controle de versão, mantendo a legibilidade e a simplicidade.
Código reutilizável e seguro em termos de tipos com genéricos em Go
Genéricos em Go representam um dos recursos linguísticos mais significativos adicionados desde a versão 1.0. Introduzidos no Go 1.18, os genéricos permitem que você escreva código seguro e reutilizável que funciona com múltiplos tipos sem sacrificar o desempenho ou a clareza do código.
Python para converter HTML em Markdown limpo e pronto para LLM
Convertendo HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho de desenvolvimento modernos, especialmente ao preparar conteúdo web para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.
Integre o Ollama com Go: guia do SDK, exemplos e melhores práticas para produção.
Este guia oferece uma visão abrangente dos SDKs Go para Ollama e compara seus conjuntos de funcionalidades.
Comparando velocidade, parâmetros e desempenho desses dois modelos
Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b, focando no seguimento de instruções e nos parâmetros de desempenho, especificações e velocidade.
Não é muito agradável.
Os modelos GPT-OSS da Ollama apresentam problemas recorrentes no manuseio de saída estruturada, especialmente quando utilizados com frameworks como LangChain, SDK da OpenAI, vllm e outros.
Usando pandoc, Python ou ferramentas online para conversão para MD
Converter documentos Word para Markdown é uma tarefa muito comum para escritores técnicos, desenvolvedores e criadores de conteúdo que desejam migrar seus conteúdos para plataformas que suportam Markdown (como GitHub, GitLab e geradores de sites estáticos como Hugo).
Minha biblioteca favorita é a pdf-reports.
Gerando Relatórios em PDF com Python
Python, com suas extensas bibliotecas e módulos, oferece ferramentas poderosas para gerar relatórios em PDF profissionais. Este guia explora vários métodos para criar documentos PDF usando Python, cobrindo bibliotecas populares como ReportLab, FPDF, Xhtml2pdf, WeasyPrint, Jinja2, pdf-reports e PdfKit.
LLM para extrair texto de HTML...
Na biblioteca de modelos do Ollama, existem modelos capazes de converter conteúdo HTML para Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.
