Choisissez le terminal adapté à votre flux de travail Linux
L’un des outils les plus essentiels pour les utilisateurs de Linux est l’émulateur de terminal (https://www.glukhov.org/fr/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux l’émulateur de terminal”).
Inférence rapide de LLM avec l'API OpenAI
vLLM est un moteur d’inférence et de service pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley. Grâce à son algorithme révolutionnaire PagedAttention, vLLM atteint un débit 14 à 24 fois supérieur aux méthodes de service traditionnelles, ce qui en fait le choix privilégié pour les déploiements de production de LLM.
Maîtrisez l'extraction de texte PDF avec Python
PDFMiner.six est une bibliothèque Python puissante pour extraire du texte, des métadonnées et des informations de mise en page à partir de documents PDF.
Maîtrisez l'automatisation des navigateurs pour les tests et le scraping
Playwright est un cadre d’automatisation de navigateur puissant et moderne qui révolutionne le scraping web et les tests de bout en bout.
Test de Cognee avec des LLMs locaux - résultats réels
Cognee est un framework Python pour construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLMs. Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?
Sorties de LLM type-sûres avec BAML et Instructor
Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.
Réflexions sur les LLMs pour l'auto-hébergement de Cognee
Choisir le Meilleur LLM pour Cognee demande de trouver un équilibre entre la qualité de construction de graphes, les taux d’hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et à faible taux d’hallucination (32B+) via Ollama, mais des options de taille moyenne conviennent aux configurations plus légères.
Organisez efficacement les projets Go avec des espaces de travail modernes
Gérer les projets Go de manière efficace nécessite de comprendre comment les espaces de travail organisent le code, les dépendances et les environnements de compilation.
Structurez vos projets Go pour une évolutivité et une clarté optimales
Structurer un projet Go de manière efficace est fondamental pour la maintenabilité à long terme, la collaboration d’équipe et la scalabilité. Contrairement aux frameworks qui imposent des dispositions de répertoires rigides, Go privilégie la flexibilité – mais cette liberté s’accompagne de la responsabilité de choisir des modèles adaptés aux besoins spécifiques de votre projet.
Modèles de conception DI Python pour un code propre et testable
L’injection de dépendances (DI) est un motif de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Python.
Maîtrisez les modèles DI pour un code Go testable
Injection de dépendances (DI) est un modèle de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Go.
Accélérer les tests Go avec l'exécution parallèle
Les tests basés sur des tableaux sont l’approche idiomatique en Go pour tester efficacement plusieurs scénarios. Lorsqu’ils sont combinés à l’exécution parallèle à l’aide de t.Parallel(), vous pouvez réduire considérablement le temps d’exécution du jeu de tests, surtout pour les opérations liées à l’E/S.
Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Choisissez le bon DB vectoriel pour votre pile RAG
Le choix du bon stockage vectoriel peut faire la différence entre le succès et l’échec de votre application RAG en termes de performance, de coût et d’évolutivité. Cette comparaison approfondie couvre les options les plus populaires en 2024-2025.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.
Générer automatiquement des documents OpenAPI à partir des annotations du code
La documentation API est cruciale pour toute application moderne, et pour Go APIs Swagger (OpenAPI) est devenue la norme industrielle. Pour les développeurs Go, swaggo propose une solution élégante pour générer une documentation API complète directement à partir des annotations du code.
