Python

Open WebUI 是一个功能强大、可扩展且功能丰富的自托管网页界面，用于与大型语言模型进行交互。

墨尔本科技社区在2026年继续蓬勃发展，一系列令人印象深刻的会议、聚会和研讨会涵盖了软件开发、云计算、人工智能、网络安全和新兴技术等多个领域。

vLLM 是由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 开发的用于大型语言模型 (LLMs) 的高性能、内存高效的推理和服务引擎。

PDFMiner.six 是一个强大的 Python 库，用于从 PDF 文档中提取文本、元数据和布局信息。

Playwright 是一个强大且现代的浏览器自动化框架，它彻底改变了网络爬虫和端到端测试的方式。

AI生成内容的泛滥带来了一个新的挑战：区分真正的原创人类写作与“AI劣质内容”（AI劣质内容）——低质量、批量生产的合成文本。

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。 但它能与自托管模型一起使用吗？

在生产环境中使用大型语言模型时，获取结构化、类型安全的输出至关重要。
两个流行的框架——BAML 和 Instructor——采用不同的方法来解决这个问题。

选择 最适合 Cognee 的 LLM 需要平衡图构建质量、幻觉率和硬件限制。
Cognee 在使用较大且低幻觉模型（32B+）时表现优异，例如通过 Ollama，但中等规模的模型也适用于较轻量的设置。

依赖注入 (DI) 是一种基本的设计模式，它在 Python 应用程序中促进干净、可测试和易于维护的代码。

使用基本的快捷键、魔法命令和工作流程技巧，快速提升你的数据科学和开发体验，从而启动 Jupyter Notebook 生产力。

Ollama 的 Python 库现在包含原生的 OLlama 网络搜索 功能。只需几行代码，你就可以使用网络上的实时信息增强本地 LLM，从而减少幻觉并提高准确性。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

Python linters 是必不可少的工具，它们可以在不执行代码的情况下分析代码中的错误、风格问题和潜在的 bug。 它们强制执行编码标准，提高可读性，并帮助团队维护高质量的代码库。

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。