Coding

vLLM एक उच्च-थ्रूपुट, मेमोरी-क्षमता वाले इन्फरेंस और सर्विंग इंजन है जो बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए विकसित किया गया है, जो UC Berkeley के Sky Computing Lab द्वारा विकसित किया गया है।

PDFMiner.six

PDF दस्तावेज़ों से पाठ, मेटाडेटा, और लेआउट जानकारी निकालने के लिए एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी है।

Playwright एक शक्तिशाली, आधुनिक ब्राउज़र ऑटोमेशन फ्रेमवर्क है जो वेब स्क्रैपिंग और एंड-टू-एंड टेस्टिंग को क्रांतिकारी बनाता है।

Cognee एक Python फ्रेमवर्क है जो दस्तावेज़ों से ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए LLMs का उपयोग करता है। लेकिन क्या यह स्व-होस्टेड मॉडल्स के साथ काम करता है?

प्रोडक्शन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ काम करते समय, संरचित, टाइप-सेफ आउटपुट्स प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क - BAML और Instructor - इस समस्या को हल करने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं।

कोग्नी के लिए सर्वोत्तम एलएलएम का चयन करने में ग्राफ-निर्माण की गुणवत्ता, हॉलुसिनेशन दरों, और हार्डवेयर सीमाओं के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है। कोग्नी बड़े, कम हॉलुसिनेशन वाले मॉडल्स (32बी+ के साथ) के साथ ओलामा के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, लेकिन मध्यम आकार के विकल्प हल्के सेटअप के लिए उपयुक्त होते हैं।

गो प्रोजेक्ट्स को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना कोड, डिपेंडेंसीज, और बिल्ड एन्वायर्नमेंट्स को कैसे संगठित करते हैं, इसके बारे में समझने की आवश्यकता होती है।

गो प्रोजेक्ट को संरचित करना (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/go-project-structure/ “गो प्रोजेक्ट को संरचित करना”) लंबे समय तक बनाए रखने, टीम सहयोग, और स्केलेबिलिटी के लिए मौलिक है। फ्रेमवर्क्स की तरह जो कठोर डायरेक्टरी लेआउट्स को लागू करते हैं, गो फ्लेक्सिबिलिटी को अपनाता है—but उस स्वतंत्रता के साथ जिम्मेदारी आती है कि पैटर्न्स चुनें जो आपकी प्रोजेक्ट की विशेष आवश्यकताओं को पूरा करें।

आश्ररण प्रवर्तन (DI) पायथन एप्लिकेशन में स्वच्छ, परीक्षणीय और बनाए रखने योग्य कोड को बढ़ावा देने वाला एक मूल डिज़ाइन पैटर्न है।

Dependency injection (DI) एक मूलभूत डिज़ाइन पैटर्न है जो Go एप्लिकेशन्स में साफ़, टेस्ट योग्य, और बनाए रखने योग्य कोड को प्रोत्साहित करता है।

टेबल-ड्राइवन टेस्ट्स गो (Go) में बहु-परीक्षणों को कुशलतापूर्वक करने का आदर्श तरीका है। जब इसे t.Parallel() के साथ समानांतर निष्पादन के साथ मिलाया जाता है, तो आप विशेष रूप से I/O-bound ऑपरेशनों के लिए टेस्ट सूट रनटाइम को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकते हैं।

Ollama के Python लाइब्रेरी में अब नेटिव Ollama वेब सर्च (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/ollama-web-search-in-python/ “Ollama web search in python”) क्षमताएं शामिल हैं। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, आप अपने स्थानीय LLMs को वेब से रियल-टाइम जानकारी के साथ बढ़ा सकते हैं, जिससे हॉल्युसिनेशन कम होंगे और सटीकता बढ़ेगी।

सही वेक्टर स्टोर का चयन आपकी RAG एप्लिकेशन के प्रदर्शन, लागत, और स्केलेबिलिटी को बना या बिगाड़ सकता है। यह व्यापक तुलना 2024-2025 के सबसे लोकप्रिय विकल्पों को कवर करती है।

Ollama के वेब सर्च API आपको वास्तविक समय के वेब जानकारी के साथ स्थानीय LLMs को बढ़ाने की अनुमति देता है। यह गाइड आपको Go में वेब सर्च क्षमताओं को लागू करने का तरीका दिखाता है, सरल API कॉल्स से लेकर पूर्ण-फीचर सर्च एजेंट्स तक।

API दस्तावेज़ीकरण किसी भी आधुनिक एप्लिकेशन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, और Go APIs के लिए Swagger for Go API (OpenAPI) उद्योग मानक बन गया है। Go Developers के लिए, swaggo एक सुंदर समाधान प्रदान करता है जो कोड एनोटेशन से सीधे व्यापक API दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न करता है।

आधुनिक गो विकास में कड़ी कोड गुणवत्ता मानकों की मांग की जाती है। गो के लिए लिंटर्स उत्पादन में पहुंचने से पहले बग्स, सुरक्षा कमजोरियों और शैली असंगतियों का पता लगाने का स्वचालन करते हैं।