Coding

Um dos ferramentas essenciais para usuários do Linux é o emulador de terminal.

vLLM é um motor de inferência e servidores de alta throughput e eficiência de memória para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), desenvolvido pelo Laboratório de Computação em Nuvem do UC Berkeley.

PDFMiner.six é uma poderosa biblioteca Python para extrair texto, metadados e informações de layout de documentos PDF.

Playwright é um poderoso framework moderno de automação de navegador que revoluciona a coleta de dados da web e os testes de ponta a ponta.

Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?

Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.

Escolher o Melhor LLM para Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de gráficos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware.
Cognee se destaca com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) via Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

Gerenciando projetos Go de forma eficaz requer compreender como os workspaces organizam o código, dependências e ambientes de build.

Structurar um projeto em Go de forma eficaz é fundamental para a manutenibilidade a longo prazo, colaboração em equipe e escalabilidade. Ao contrário de frameworks que impõem layouts de diretórios rígidos, o Go valoriza a flexibilidade — mas com essa liberdade vem a responsabilidade de escolher padrões que atendam às necessidades específicas do seu projeto.

Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Python.

Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Go.

Testes orientados por tabela são a abordagem idiomática no Go para testar múltiplos cenários de forma eficiente. Quando combinados com a execução paralela usando t.Parallel(), você pode reduzir drasticamente o tempo de execução do conjunto de testes, especialmente para operações limitadas por E/S.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de pesquisa web do OLLama. Com apenas algumas linhas de código, você pode complementar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.

A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.

A documentação da API é crucial para qualquer aplicação moderna, e para Go APIs Swagger (OpenAPI) tornou-se o padrão da indústria. Para desenvolvedores Go, o swaggo oferece uma solução elegante para gerar documentação abrangente diretamente das anotações do código.