API

PDFMiner.six 是一个强大的 Python 库，用于从 PDF 文档中提取文本、元数据和布局信息。

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。

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。

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。

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。

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。

本地部署大型语言模型 随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

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。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

检索增强生成（RAG） 已经远远超越了简单的向量相似性搜索。 LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了这些能力的前沿。

FastAPI 已经成为构建 API 最令人兴奋的 Python Web 框架之一，结合了现代 Python 特性、卓越的性能和开发体验。

构建高性能 REST API with Go 已成为 Google、Uber、Dropbox 和无数初创公司驱动系统的一种标准方法。

Clean Architecture 通过强调关注点分离和依赖管理，彻底改变了开发人员构建可扩展、可维护应用程序的方式。

Saga模式 通过将分布式事务分解为一系列带有补偿操作的本地事务，提供了一种优雅的解决方案。