Coding

Playwright 是一个强大且现代的浏览器自动化框架，它彻底改变了网络爬虫和端到端测试的方式。

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。 但它能与自托管模型一起使用吗？

在生产环境中使用大型语言模型时，获取结构化、类型安全的输出至关重要。
两个流行的框架——BAML 和 Instructor——采用不同的方法来解决这个问题。

选择 最适合 Cognee 的 LLM 需要平衡图构建质量、幻觉率和硬件限制。
Cognee 在使用较大且低幻觉模型（32B+）时表现优异，例如通过 Ollama，但中等规模的模型也适用于较轻量的设置。

管理 Go 项目 有效的方法是理解工作区如何组织代码、依赖项和构建环境。

构建 Go 项目结构 对于长期的可维护性、团队协作和可扩展性至关重要。与强制使用固定目录布局的框架不同，Go 倡导灵活性——但这种自由也意味着需要选择适合项目特定需求的模式。

依赖注入 (DI) 是一种基本的设计模式，它在 Python 应用程序中促进干净、可测试和易于维护的代码。

依赖注入 (DI) 是一种基本的设计模式，它促进了 Go 应用程序中干净、可测试和可维护的代码。

以表格驱动测试的方式是 Go 的惯用方法，用于高效地测试多个场景。 当与 t.Parallel() 结合使用以并行执行时，您可以显著减少测试套件的运行时间，尤其是在 I/O 密集型操作中。

Ollama 的 Python 库现在包含原生的 OLlama 网络搜索 功能。只需几行代码，你就可以使用网络上的实时信息增强本地 LLM，从而减少幻觉并提高准确性。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

Ollama 的 Web 搜索 API 可以让您将本地 LLM 与实时网络信息相结合。本指南将向您展示如何在 Go 中实现 网络搜索功能，从简单的 API 调用到功能齐全的搜索代理。

API 文档对于任何现代应用程序都至关重要，对于 Go APIs Swagger（OpenAPI）已成为行业标准。 对于 Go 开发人员来说，swaggo 提供了一种优雅的解决方案，可以直接从代码注释生成全面的 API 文档。

现代 Go 开发要求严格的代码质量标准。Go 的 Linter 在代码进入生产环境之前，会自动检测 bug、安全漏洞和风格不一致的问题。

Python linters 是必不可少的工具，它们可以在不执行代码的情况下分析代码中的错误、风格问题和潜在的 bug。 它们强制执行编码标准，提高可读性，并帮助团队维护高质量的代码库。

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。