Извлечение текста из PDF-файлов с помощью PDFMiner в Python
Освойте извлечение текста из PDF с помощью Python
PDFMiner.six — это мощная библиотека Python для извлечения текста, метаданных и информации о макете из PDF-документов.
Освойте извлечение текста из PDF с помощью Python
PDFMiner.six — это мощная библиотека Python для извлечения текста, метаданных и информации о макете из PDF-документов.
Освойте автоматизацию браузеров для тестирования веб приложений
Playwright — это мощный современный фреймворк для автоматизации браузеров, который революционизирует веб-скрейпинг и тестирование веб приложений.
Тестирование Cognee с локальными ЛСМ — реальные результаты
Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с локальными моделями?
Безопасные с точки зрения типов выходные данные LLM с BAML и Instructor
При работе с большими языковыми моделями в производственной среде получение структурированных, типизированных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка - BAML и Instructor - предлагают разные подходы к решению этой проблемы.
Размышления об использовании больших языковых моделей для саморазмещаемого Cognee
Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнем галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние по размеру варианты подходят для более легких настроек.
Организуйте проекты на Go с помощью современных рабочих пространств
Управление проектами на Go эффективно требует понимания того, как рабочие пространства организуют код, зависимости и среды сборки.
Структурируйте свои проекты на Go для масштабируемости и ясности
Эффективная структура проекта на Go является фундаментальной для долгосрочной поддержки, командной работы и масштабируемости. В отличие от фреймворков, навязывающих жесткие структуры каталогов, Go предоставляет гибкость, но с этой свободой приходит ответственность выбирать подходящие паттерны для конкретных нужд вашего проекта.
Шаблоны проектирования DI для Python: чистый и тестируемый код
Внедрение зависимостей (DI) — это фундаментальный шаблон проектирования, который способствует созданию чистого, тестируемого и поддерживаемого кода в приложениях на Python.
Освойте шаблоны проектирования DI для тестируемого кода на Go
Внедрение зависимостей (DI) — это фундаментальный шаблон проектирования, который способствует созданию чистого, тестируемого и поддерживаемого кода в приложениях на Go.
Ускорьте выполнение тестов на Go с помощью параллельного выполнения
Табличные тесты - это идиоматический подход в Go для эффективного тестирования множества сценариев. В сочетании с параллельным выполнением через t.Parallel() вы можете значительно сократить время выполнения тестового набора, особенно для операций, связанных с вводом-выводом.
AI-поисковые агенты с помощью Python и Ollama
Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.
Выберите подходящую векторную базу данных для вашего стека RAG
Выбор правильного векторного хранилища может существенно повлиять на производительность, стоимость и масштабируемость вашего приложения RAG. Это всестороннее сравнение охватывает наиболее популярные варианты в 2024-2025 годах.
AI-поисковые агенты с использованием Go и Ollama
Ollama’s Web Search API позволяет дополнять локальные LLMs актуальной информацией из интернета. Это руководство показывает, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых API-запросов до полнофункциональных поисковых агентов.
Автоматическая генерация документации OpenAPI из аннотаций кода
Документация API является критически важной для любого современного приложения, и для Go API Swagger (OpenAPI) стала промышленным стандартом. Для разработчиков Go библиотека swaggo предоставляет элегантное решение для генерации всеобъемлющей документации API непосредственно из аннотаций кода.
Контроль качества кода на Go с помощью линтеров и автоматизации
Современная разработка на Go требует строгих стандартов качества кода. Линтеры для Go автоматизируют обнаружение ошибок, уязвимостей безопасности и стилистических несоответствий до их попадания в продакшен.
Контроль качества кода на Python с помощью современных инструментов линтинга
Python linters — это незаменимые инструменты, которые анализируют ваш код на предмет ошибок, проблем со стилем и потенциальных багов без его выполнения. Они обеспечивают соблюдение стандартов кодирования, улучшают читаемость и помогают командам поддерживать высококачественные кодовые базы.