Python

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。

AI生成内容的泛滥带来了一个新的挑战：区分真正的原创人类写作与“AI劣质内容”（AI劣质内容）——低质量、批量生产的合成文本。

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。

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。

使用基本的快捷键、魔法命令和工作流程技巧，快速提升你的数据科学和开发体验，从而启动 Jupyter Notebook 生产力。

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。

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。

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。

将LaTeX文档转换为Markdown已成为现代出版工作流程中的关键环节，它能够整合静态站点生成器、文档平台和版本控制系统，同时保持可读性和简洁性。

Python打包 已经有了显著的发展，现代工具和标准使得分发你的代码比以往任何时候都更容易。

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。

在现代网络中，您的数字身份可以通过复杂的数字指纹追踪技术，在不使用 cookie 或明确同意的情况下被追踪。