Coding

Eines der wichtigsten Werkzeuge für Linux-Benutzer ist der Terminal-Emulator.

vLLM ist ein hochleistungsfähiger, speichereffizienter Inference- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), entwickelt vom Sky Computing Lab der UC Berkeley.

PDFMiner.six ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zum Extrahieren von Text, Metadaten und Layout-Informationen aus PDF-Dokumenten.

Playwright ist ein leistungsstarkes, modernes Browser-Automatisierungs-Framework, das das Web-Scraping und End-to-End-Testing revolutioniert.

Cognee ist ein Python-Framework zum Aufbau von Wissensgraphen aus Dokumenten unter Verwendung von LLMs. Aber funktioniert es mit selbstgehosteten Modellen?

Wenn Sie mit Large Language Models in der Produktion arbeiten, ist es entscheidend, strukturierte, typensichere Ausgaben zu erhalten. Zwei beliebte Frameworks - BAML und Instructor - gehen unterschiedliche Wege, um dieses Problem zu lösen.

Die Auswahl des besten LLM für Cognee erfordert eine Balance zwischen Graphenbauqualität, Halluzinationsraten und Hardware-Beschränkungen. Cognee glänzt mit größeren, halluzinationsarmen Modellen (32B+) über Ollama, aber mittlere Optionen eignen sich für leichtere Setups.

Managing Go projects effektiv erfordert das Verständnis, wie Workspaces Code, Abhängigkeiten und Build-Umgebungen organisieren.

Die effektive Strukturierung eines Go-Projekts ist grundlegend für langfristige Wartbarkeit, Teamzusammenarbeit und Skalierbarkeit. Im Gegensatz zu Frameworks, die starre Verzeichnisstrukturen erzwingen, setzt Go auf Flexibilität – aber mit dieser Freiheit kommt die Verantwortung, Muster zu wählen, die den spezifischen Bedürfnissen Ihres Projekts dienen.

Dependency injection (DI) ist ein grundlegendes Designmuster, das sauberen, testbaren und wartbaren Code in Python-Anwendungen fördert.

Dependency injection (DI) ist ein grundlegendes Designmuster, das saubere, testbare und wartbare Code in Go-Anwendungen fördert.

Tabellengetriebene Tests sind der idiomatische Go-Ansatz für effizientes Testen mehrerer Szenarien. In Kombination mit paralleler Ausführung mithilfe von t.Parallel() können Sie die Laufzeit des Test-Suits erheblich reduzieren, insbesondere für I/O-intensive Operationen.

Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

Die Wahl des richtigen Vektor-Speichers kann über Leistung, Kosten und Skalierbarkeit Ihrer RAG-Anwendung entscheiden. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024-2025 ab.

Ollamas Web-Search-API ermöglicht es Ihnen, lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen zu erweitern. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Web-Suchfunktionen in Go implementieren, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollwertigen Suchagenten.

API-Dokumentation ist entscheidend für jede moderne Anwendung, und für Go APIs Swagger (OpenAPI) hat sich zum Branchenstandard entwickelt. Für Go-Entwickler bietet swaggo eine elegante Lösung, um umfassende API-Dokumentation direkt aus Code-Anmerkungen zu generieren.