Python

PDFMiner.six é uma poderosa biblioteca Python para extrair texto, metadados e informações de layout de documentos PDF.

Playwright é um poderoso framework moderno de automação de navegador que revoluciona a coleta de dados da web e os testes de ponta a ponta.

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir escrita humana genuína de “IA slop” - texto sintético de baixa qualidade, produzido em massa.

Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?

Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.

Escolher o Melhor LLM para Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de gráficos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware.
Cognee se destaca com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) via Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Python.

Jumpstart the produtividade do Jupyter Notebook com atalhos essenciais, comandos mágicos e dicas de fluxo de trabalho que transformarão sua experiência em ciência de dados e desenvolvimento.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de pesquisa web do OLLama. Com apenas algumas linhas de código, você pode complementar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.

Linters para Python são ferramentas essenciais que analisam seu código para erros, questões de estilo e potenciais bugs sem executá-lo. Eles impõem padrões de codificação, melhoram a legibilidade e ajudam as equipes a manterem códigos de alta qualidade.

À medida que as cargas de trabalho de IA e ML tornam-se cada vez mais complexas, a necessidade de sistemas robustos de orquestração tornou-se ainda maior.
A simplicidade, o desempenho e a concorrência do Go tornam-no uma escolha ideal para construir a camada de orquestração de pipelines de ML, mesmo quando os próprios modelos são escritos em Python.

Embeddings cruzais representam uma revolução na inteligência artificial, permitindo compreensão e raciocínio entre diferentes tipos de dados dentro de um espaço de representação unificado.

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 simplicidade.

Empacotamento Python evoluiu significativamente, com ferramentas e padrões modernos tornando mais fácil do que nunca distribuir seu código.

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.