LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Técnicas de próxima geração
Retrieval-Augmented Generation (RAG) evoluiu muito além da simples busca por similaridade de vetores. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam a ponta da tecnologia dessas capacidades.
Construa APIs ultrarrápidas com documentação automática e segurança de tipos
FastAPI surgiu como uma das frameworks web mais emocionantes para construir APIs em Python, combinando recursos modernos do Python com desempenho excepcional e experiência do desenvolvedor.
Mestre a configuração do ambiente Linux para trabalhos de ciência de dados
Linux tornou-se o sistema operacional de facto para ciência de dados profissionais, oferecendo flexibilidade inigualável, desempenho e um rico ecossistema de ferramentas.
Construa aplicativos Python mantíveis com padrões de design SOLID
Arquitetura Limpa revolucionou a forma como os desenvolvedores constroem aplicações escaláveis e mantíveis, enfatizando a separação de preocupações e o gerenciamento de dependências.
Acelere o FLUX.1-dev com quantização GGUF
FLUX.1-dev é um modelo poderoso de geração de imagem a partir de texto que produz resultados impressionantes, mas seu requisito de memória de 24GB+ torna difícil executá-lo em muitos sistemas. Quantização GGUF de FLUX.1-dev oferece uma solução, reduzindo o uso de memória em aproximadamente 50% enquanto mantém a excelente qualidade das imagens.
Modelo de IA para aumentar imagens com instruções de texto
Black Forest Labs lançou FLUX.1-Kontext-dev, um avançado modelo de IA de imagem para imagem que aumenta imagens existentes usando instruções de texto.
Reduza os custos do LLM em 80% com otimização inteligente de tokens
A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa as aplicações de LLM custo-efetivas das experiências que consomem orçamento.
Arquitetura orientada a eventos com AWS Kinesis para escala
AWS Kinesis tornou-se um pilar para a construção de arquiteturas modernas de microserviços orientadas a eventos, permitindo o processamento de dados em tempo real em grande escala com mínimo sobrecusto operacional.
Testes em Python com pytest, TDD, mocking e coverage
Testes unitários garantem que seu código Python funcione corretamente e continue funcionando conforme seu projeto evolui. Este guia abrangente aborda tudo o que você precisa saber sobre testes unitários em Python, desde conceitos básicos até técnicas avançadas.
Construa servidores MCP para assistentes de IA com exemplos em Python
O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está revolucionando a forma como os assistentes de IA interagem com fontes de dados externas e ferramentas. Neste guia, exploraremos como construir servidores MCP em Python, com exemplos focados nas capacidades de busca na web e raspagem.
Python para converter HTML em Markdown limpo e pronto para LLM
Conversão de HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho modernos de desenvolvimento, especialmente ao preparar conteúdo web para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.
Crie ambientes de desenvolvimento consistentes, portáveis e reprodutíveis usando Dev Containers.
Os desenvolvedores frequentemente enfrentam o dilema “funciona no meu computador” devido a incompatibilidades de dependências, versões de ferramentas ou diferenças no sistema operacional.
Contêineres de Desenvolvimento no Visual Studio Code (VS Code) resolvem isso de forma elegante — permitindo que você desenvolva dentro de um ambiente contêinerizado configurado especificamente para seu projeto.
Exemplo passo a passo
Aqui temos um exemplo de Lambda em Python para processador de mensagens SQS + API REST com proteção por chave API + Terraform script para implantar em execução sem servidor.
Exemplos Específicos Utilizando Modelos de Linguagem Pensantes
Neste post, vamos explorar duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial do Ollama para Python.
APIs ligeiramente diferentes exigem uma abordagem especial.
Aqui está uma comparação lado a lado de suporte para saída estruturada (obter JSON confiável de volta) entre provedores populares de LLM, juntamente com exemplos mínimos de Python
Alguns modos de obter saída estruturada do Ollama
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são poderosos, mas, em produção, raramente queremos parágrafos livres. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você pode alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.
