BAML против Instructor: структурированные выходные данные LLM

BAML против Instructor: структурированные выходные данные LLM

Type-safe LLM outputs with BAML and Instructor

При работе с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде получение структурированных и типобезопасных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка — BAML и Instructor — предлагают разные подходы к решению этой задачи.

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Выбор правильного LLM для Cognee: локальная установка Ollama

Размышления об использовании больших языковых моделей для саморазмещаемого Cognee

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Руководство по реализации разметки Schema.org для SEO-хлебных крошек

Руководство по реализации разметки Schema.org для SEO-хлебных крошек

Улучшите SEO с помощью схемы навигации по сайту и структурированных данных

Навигация по хлебным крошкам в сочетании с правильной разметкой схемы является одним из самых эффективных, но недооцененных SEO-техник, которые могут значительно улучшить видимость вашего сайта в поисковых системах и пользовательский опыт.

Snap против Flatpak: полное руководство на 2025 год

Snap против Flatpak: полное руководство на 2025 год

Выбор между Snap и Flatpak для приложений Linux

Универсальные менеджеры пакетов трансформировали распространение программного обеспечения в Linux, сделав кросс-дистрибьютивную совместимость реальностью. Snap и Flatpak стали ведущими решениями, каждое из которых привнесло свою филосогию в решение проблем зависимостей и фрагментации дистрибутивов.

Структура проекта Go: практики и шаблоны

Структура проекта Go: практики и шаблоны

Структурируйте проекты на Go для масштабируемости и ясности

Эффективная структура проекта на Go является фундаментальной для долгосрочного сопровождения, командной работы и масштабируемости. В отличие от фреймворков, которые навязывают жесткую структуру каталогов, Go предлагает гибкость — но вместе со свободой приходит ответственность за выбор паттернов, соответствующих конкретным потребностям вашего проекта.

Ubuntu потеряла сеть после обновления ядра

Ubuntu потеряла сеть после обновления ядра

Как я исправил проблемы с сетью в Ubuntu

После автоматической установки нового ядра, Ubuntu 24.04 потеряла сетевое подключение по Ethernet. Эта раздражающая проблема произошла со мной во второй раз, поэтому я документирую решение здесь, чтобы помочь другим, столкнувшимся с той же проблемой.

Развертывание сайта Hugo на AWS S3 с помощью AWS CLI

Развертывание сайта Hugo на AWS S3 с помощью AWS CLI

Автоматизация развертывания Hugo в AWS S3

Развертывание статического сайта Hugo на AWS S3 с использованием AWS CLI предоставляет надежное, масштабируемое решение для хостинга вашего веб-сайта. Это руководство охватывает весь процесс развертывания, от начальной настройки до продвинутых стратегий автоматизации и управления кэшем.

Внедрение зависимостей в Go: паттерны и лучшие практики

Внедрение зависимостей в Go: паттерны и лучшие практики

Освойте паттерны внедрения зависимостей для тестируемого кода на Go

Инъекция зависимостей (DI) — это фундаментальный паттерн проектирования, который способствует написанию чистого, тестируемого и поддерживаемого кода в приложениях на Go.

Шпаргалка по Jupyter Notebook

Шпаргалка по Jupyter Notebook

Основные сочетания клавиш и магические команды

Поднять производительность работы в Jupyter Notebook - основные сочетания клавиш, магические команды и советы по работе, которые преобразуют ваш опыт в области отбработки данных и разработки.

Параллельные таблично-ориентированные тесты на Go

Параллельные таблично-ориентированные тесты на Go

Ускорьте выполнение тестов на Go с помощью параллельного выполнения

Табличные тесты - это идиоматический подход в Go для эффективного тестирования множества сценариев. В сочетании с параллельным выполнением через t.Parallel() вы можете значительно сократить время выполнения тестового набора, особенно для операций, связанных с вводом-выводом.

API веб-поиска Ollama в Python

API веб-поиска Ollama в Python

AI-поисковые агенты с помощью Python и Ollama

Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.

Подписаться

Получайте новые материалы про системы, инфраструктуру и AI engineering.