Python

Open WebUI ist eine leistungsstarke, erweiterbare und funktionsreiche selbstgehostete Webschnittstelle zur Interaktion mit großen Sprachmodellen.

Melbournes Tech-Community bleibt 2026 mit einem beeindruckenden Programm aus Konferenzen, Meetups und Workshops zu Themen wie Softwareentwicklung, Cloud Computing, KI, Cybersicherheit und aufstrebenden Technologien weiterhin lebendig.

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.

Die Verbreitung von KI-generierten Inhalten hat eine neue Herausforderung geschaffen: den Unterschied zwischen echter menschlicher Schrift und “AI slop” - niedrigwertigen, massenhaft produzierten synthetischen Texten - zu erkennen.

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.

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

Steigern Sie die Produktivität mit Jupyter Notebook mit wesentlichen Shortcuts, Zauberbefehlen und Workflow-Tipps, die Ihr Datenwissenschafts- und Entwicklererlebnis transformieren werden.

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.

Python Linters sind essentielle Tools, die Ihren Code auf Fehler, Stilelemente und potenzielle Bugs analysieren, ohne ihn auszuführen. Sie erzwingen Codierungsstandards, verbessern die Lesbarkeit und helfen Teams, hochwertige Codebases zu pflegen.

Als KI- und ML-Workloads zunehmend komplexer werden, steigt der Bedarf an robusten Orchestrierungssystemen. Die Einfachheit, Leistung und Parallelverarbeitung von Go machen es zur idealen Wahl für den Aufbau der Orchestrierungsebene von ML-Pipelines, selbst wenn die Modelle selbst in Python geschrieben sind.

Cross-modale Einbettungen stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und ermöglichen das Verständnis und die Schlussfolgerung über verschiedene Datentypen hinweg in einem einheitlichen Darstellungsraum.