DevGang
Авторизоваться

Проверка целостности при извлечении данных из Ethereum с помощью тестов Go

В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать тесты для обеспечения целостности извлечения данных Ethereum в приложении на Go. Мы будем использовать клиент Go-Ethereum для получения данных о блоках и транзакциях и пакет testify для наших тестов.

Как создать приложение Forex с помощью Python и Streamlit

Хотя Python является одним из самых популярных языков программирования, преобладающих в отрасли на данный момент, он по-прежнему остается незамеченным для разработки веб-приложений. Но с появлением множества новаторских библиотек Python разрушает границы и производит фурор в сообществе веб-разработчиков.

Сегодня мы собираемся углубиться в одну из таких замечательных библиотек — Streamlit. Хотя Streamlit изначально был представлен как приложение, предназначенное просто для демонстрации ваших работ в области искусственного интеллекта и машинного обучения, со временем оно превратилось в неоспоримый инструмент разработки веб-приложений.

Понимание управления памятью Python. 5 простых советов

Python известен своей простотой и читабельностью, что делает его популярным выбором как для новичков, так и для опытных разработчиков. Одной из ключевых особенностей, способствующих этой простоте, является автоматическое управление памятью. Понимание того, как Python управляет памятью, может помочь разработчикам писать более эффективный и действенный код. В этой статье мы углубимся в основы управления памятью Python, включая концепции подсчета ссылок, сборки мусора и методы оптимизации памяти.

Вызов функций GPT: 5 недооцененных случаев использования

Вызов функций OpenAI, возможно, является самой революционной, но недооцененной функцией, выпущенной любой компанией-разработчиком программного обеспечения… когда-либо.

Что такое функции GPT

Функции позволяют превращать неструктурированные данные в структурированные. Это может показаться не таким уж новаторским, но если учесть, что 90% заданий по обработке и вводу данных во всем мире существуют именно по этой причине, это довольно революционная функция, которая осталась несколько незамеченной.

Оцените ответ конвейера RAG с помощью Python

Генерация с расширенным поиском — это метод обогащения подсказок LLM соответствующими данными. Обычно приглашение пользователя преобразуется во встраивание, а соответствующие документы извлекаются из векторного хранилища. Затем вызывается LLM с соответствующими документами в рамках запроса.

Оценка RAG позволяет оценить, насколько хорошо работает наш конвейер. Оценка RAG измеряет точность, полноту и достоверность фактов, полученных во время поисковой фразы, путем анализа лучших результатов, полученных нашей системой. Это позволяет нам автоматически отслеживать и контролировать производительность нашего конвейера. При разработке стратегии оценки приложений RAG следует оценить оба этапа:

Поиск по сходству в DQL

Dgraph v24 представляет векторный тип данных и поиск по сходству в языке запросов DQL.

В этом посте показан простой пример использования векторных вложений и поиска по сходству.

В этом примере используется Racel для обновления схемы, мутаций и запросов, но вы можете использовать любой подход.

Использование поиска по сходству векторов в GraphQL

В этом посте показан простой пример схемы GraphQL с векторными вложениями и соответствующей мутацией и запросом.

Разверните следующую схему GraphQL:

Dgraph v24: Расширенные возможности AI с поддержкой векторов и оптимизацией кэширования

Мы рады сообщить об общедоступности Dgraph v24, который включает в себя поддержку DQL и GraphQL для данных векторного типа, векторных индексов HNSW и поиска по сходству.

Добавление вложений из OpenAI, Mistral или моделей с открытым исходным кодом в ваш граф знаний открывает новые возможности и сценарии использования ИИ, такие как семантический поиск, разрешение сущностей, рекомендации, классификация или GraphRAG.

Предотвращение миграции данных в миграции схем для Rails

Могли ли вы повторно запустить все миграции в проекте? Как часто вам приходилось исправлять их, пока производство было под огнем? Что вы можете сделать, чтобы предотвратить проблемы с миграцией и не тратить на неё много времени?

Исправление отладки Kubernetes

Отладка проблем приложений в кластере Kubernetes часто похожа на лабиринт. Контейнеры эфемерны по своей конструкции и должны быть неизменяемыми после развертывания. Это создает уникальную проблему, когда что-то идет не так и нам нужно разобраться в проблеме. Прежде чем погружаться в инструменты и методы отладки, необходимо понять суть проблемы: почему изменять экземпляры контейнеров напрямую — плохая идея. В этом блоге вы узнаете о тонкостях отладки Kubernetes и получите практические советы по эффективному устранению неполадок в среде Kubernetes.

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

В этом месте могла бы быть ваша реклама

Разместить рекламу