Mejores emuladores de terminal para Linux: Comparativa de 2026
Elige el terminal adecuado para tu flujo de trabajo en Linux
Coding
vLLM Quickstart: Servicio de LLM de Alto Rendimiento
Inferencia rápida de LLM con la API de OpenAI
vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) desarrollado por el Laboratorio de Cómputo en la Nube de la Universidad de California en Berkeley.
Extraiga texto de PDFs con PDFMiner en Python
Domine la extracción de texto de PDF con Python
PDFMiner.six es una poderosa biblioteca de Python para extraer texto, metadatos y información de diseño de documentos PDF.
Playwright: Web Scraping & Testing
Domine la automatización del navegador para pruebas y raspado web
Playwright es un poderoso marco moderno de automatización del navegador que revoluciona el raspado web y las pruebas de extremo a extremo.
Autogestión de Cognee: Pruebas de rendimiento de LLM
Pruebas de Cognee con LLMs locales - resultados reales
Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?
BAML vs Instructor: Salidas de LLM estructuradas
Salida de LLM tipo segura con BAML e Instructor
Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.
Elegir el LLM adecuado para Cognee: Configuración local de Ollama
Reflexiones sobre LLMs para Cognee autohospedado
Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware.
Cognee destaca al utilizar modelos grandes con baja alucinación (32B+) mediante Ollama, pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.
Estructura de Workspace de Go: De GOPATH a go.work
Organice proyectos de Go de manera eficiente con espacios de trabajo modernos
Administrar proyectos de Go de forma efectiva requiere comprender cómo los workspaces organizan el código, las dependencias y los entornos de compilación.
Estructura de Proyecto en Go: Prácticas y Patrones
Estructura tus proyectos de Go para escalabilidad y claridad
Structurando un proyecto en Go de manera efectiva es fundamental para la mantenibilidad a largo plazo, la colaboración en equipo y la escalabilidad. A diferencia de los frameworks que imponen una estructura de directorios rígida, Go abraza la flexibilidad, pero con esa libertad viene la responsabilidad de elegir patrones que sirvan a las necesidades específicas de tu proyecto.
Inyección de dependencias: una manera en Python
Patrones de DI en Python para código limpio y fácil de probar
Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.
Inyección de dependencias en Go: Patrones y buenas prácticas
Domine los patrones DI para código de Go testeable
Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones de Go.
Pruebas basadas en tablas en paralelo en Go
Acelere las pruebas de Go con ejecución en paralelo
Las pruebas basadas en tablas son el enfoque idiomático en Go para probar múltiples escenarios de manera eficiente.
Cuando se combinan con la ejecución paralela usando t.Parallel(), puedes reducir drásticamente el tiempo de ejecución del conjunto de pruebas, especialmente para operaciones acotadas por E/S.
Usar la API de búsqueda web de Ollama en Python
Construya agentes de búsqueda de IA con Python y Ollama
La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.
Comparación de Almacenes de Vectores para RAG
Elige la base de datos vectorial adecuada para tu pila RAG
Elegir el almacén de vectores adecuado puede marcar la diferencia en el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación abarca las opciones más populares del 2024-2025.
Usando la API de búsqueda web de Ollama en Go
Construya agentes de búsqueda de IA con Go y Ollama
La API de búsqueda web de Ollama le permite mejorar los LLM locales con información en tiempo real de la web. Esta guía le muestra cómo implementar capacidades de búsqueda web en Go, desde llamadas simples a la API hasta agentes de búsqueda completos.
Añadir Swagger a tu API en Go
Generar automáticamente documentos OpenAPI a partir de anotaciones en el código
La documentación de API es crucial para cualquier aplicación moderna, y para Go APIs Swagger (OpenAPI) ha become el estándar de la industria. Para los desarrolladores de Go, swaggo proporciona una solución elegante para generar documentación de API completa directamente desde las anotaciones del código.