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Uma linguagem de programação interpretada de alto nível e é usada para fins gerais. O Python é uma das linguagens mais populares para tarefas intensivas em dados e ciência de dados devido ao seu rico suporte de biblioteca para estatísticas, aprendizado de máquina e tarefas relacionadas à IA.- Mais recente
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Tornando-se assíncrono com Python!
✅ Cadastre-se em um cluster gratuito em - https://mdb.link/0_mMQrP9RCM-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade - https://mdb.link/0_mMQrP9RCM-community - Toda semana você pode assistir Mark enquanto ele cria uma camada de acesso a dados no Python. A biblioteca experimental docbridge é uma tentativa de construir uma estrutura Pythonic que leve em conta os vários padrões usados ao projetar modelos de documentos com o MongoDB. O Docbridge foi criado com PyMongo, mas agora preciso usá-lo com o FastAPI, então ele precisa ser portado ou adaptado para funcionar como uma biblioteca assíncrona.Go fundo nas complexidades das bibliotecas e geradores assíncronos e conversaremos sobre boas práticas para atualizar os dados em seu banco de .MongoDB database - .09. . - 09. -summary ✅ Docbridge Github Repo - https://github.com/mongodb-developer/docbridge ------ Conecte-se com Mark: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/judy2k/ ✅ Inscrever-se em nosso canal - https://mdb.link/subscribe
Mar 27, 2024
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Explorando a borda da AI: a nova região do MongoDB com o Patronuus.ai
✅ Artigo do blog MongoDB e Patronus - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-article ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-forums ✅ Registre-se no MongoDB Atlas - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-register - Junte-se a nós neste emocionante episódio do MongoDB Podcast Live enquanto nos aprofundamos na parceria inovadora entre o MongoDB e o Patronus AI. Estamos honrados em ter Rebecca Qian, a mente inovadora por trás da Patronus AI, para discutir como essa colaboração está ultrapassando os limites da tecnologia de AI. Descubra como os recursos exclusivos do Patronus AI, como execuções de avaliação, conjuntos de testes adversários e benchmarking, estão definindo novos padrões no desempenho de modelos de AI. Rebecca também esclarecerá a avançada Análise de Geração Aumentada de Recuperação e como ela garante a confiabilidade em soluções orientadas por IA. Se você é um entusiasta da AI, um desenvolvedor ou está apenas curioso sobre o futuro da tecnologia, este episódio oferece um mergulho profundo na interseção da AI e da tecnologia de banco de dados, destacando como a plataforma versátil do MongoDB está desempenhando um papel crucial na formação do cenário da AI. - ✅Site do Padronus AI: https://www.patronus.ai/ ✅ Integração Patronus AI/MongoDB Atlas: https://www.patronus.ai/blog/the-10- Minute-guide-to-reliable-rag-systems-using-patronus-ai-mongodb-atlas-and- llamaindex
Mar 21, 2024
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Bate-papo Python com Anaiya Raraisinghani
Anaiya Raraisinghani é uma desenvolvedora advogada no MongoDB e ela está construindo algumas coisas incríveis com Python e uma plataforma sem servidor legal chamada Neurelo. Vamos ter um bate-papo abrangente sobre o que ela sabe e ama no MongoDB e os tipos de coisas que ela curte construir. Farão algumas demos e passo a passo do código Python. Isso vai ser superdiversão. - Confira os artigos de Anaiya sobre Nurelo: Nurelo e MongoDB: Começando e Diversão Extras - https://mdb.link/vtEtu9-v5ZM-getting-started Criando um localizador de restaurantes usando Atlas, Neurelo e AWS Lambda - https://mdb.link/vtEtu9-v5ZM-neurelo-AWS
Mar 15, 2024
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Code With Mark: Go fazer agricultura!
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-forums - Toda semana você pode assistir a Mark enquanto ele constrói uma camada de acesso a dados no Python. Essa biblioteca, chamada docbridge, é uma tentativa de construir uma estrutura Pythonic que leve em conta os vários padrões usados ao projetar modelos de documentos com o MongoDB. A FastAPI está se tornando uma framework obrigatória para desenvolvedores Python que criam APIs e aplicativos com o MongoDB. Eu criei uma biblioteca de bloqueio de acesso a dados, mas o FastAPI é baseado em asyncio! Isso significa que o código precisa ser reescrito para funcionar tanto como bloqueio quanto como assíncrono. Go nos aprofundar nas corrotinas e nos iteradores assíncronos e descobrir o que está acontecendo! - RECURSOS ✅ Gerador de aplicativos FastAPI Full Stack → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-generator ✅ Os seis princípios para criar aplicativos de dados flexíveis → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-principles ✅ Construindo com Padrões → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-patterns ✅ Repositório Docbridge GitHub → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-docbridge Conecte-se com Mark: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/judy2k/ ------ ✅ Inscreva-se em nosso canal → https://mdb.link/subscribe
Mar 08, 2024
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Pesquisa semântica fácil com LangChain e MongoDB
" ✅ Cadastre-se para obter um cluster gratuito em → https://www.mongodb.com/cloud/atlas/register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://www.mongodb.com/community/forums/ ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial ✅ https://trymongodb.com/3H7kO3L" target="_blenk" rel="noreferrer">https://trymongodb.com/3H7kO3L ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-community ✅ https://facebook.com/codestackr" target="_brank" rel="noreferrer">https://facebook.com/codestackr ✅ https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe O vídeo é um tutorial sobre como habilitar a semântica Atlas Search em dados específicos do usuário usando a cadeia Lang e o MongoDB Atlas. O processo envolve carregar, transformar, incorporar e armazenar dados antes que eles possam ser consultados. O tutorial usa a página da AT&T Wikipedia como fonte de dados e demonstra como usar bibliotecas da cadeia Lang para carregar, transformar, incorporar e armazenar vetores. O vídeo também explica como recuperar e consultar dados relevantes usando o Vector Atlas Search. . . . . . . . . . . target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial https://trymongodb.com/3H7kO3L" target="_blenk" rel="noreferrer">https://trymongodb.com/3H7kO3L https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-community https://facebook.com/codestackr" target="_brank" rel="noreferrer">https://facebook.com/codestackr https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe 00 00 00 00 02 35 em dados específicos do usuário. Esse processo inclui o carregamento, a transformação, a incorporação e o armazenamento de dados antes que eles possam ser consultados. O orador menciona a equipe da cadeia Lang, cujo objetivo é simplificar esse processo. O tutorial percorrerá cada uma dessas etapas usando o MongoDB Atlas como repositório de vetores e a página da At&T Wikipedia como fonte de dados. Configurando o ambiente [00:02:36 - 00:05:11] Neste capítulo, o orador orienta o visualizador através do processo de configuração do ambiente. Isso inclui criar uma conta gratuita do MongoDB Atlas, obter uma chave de API OpenAI e clonar um repositório com todo o código necessário. O orador também explica como adicionar a chave API OpenAI e a connection string MongoDB ao projeto, criar um novo ambiente Python e instalar todas as dependências necessárias. Vetorização e query de dados [00:05:12 - 00:07:47] O capítulo final enfoca a vetorização e a query de dados. O orador demonstra como carregar, transformar, incorporar e armazenar dados utilizando a página da Atlas Wikipedia como fonte de dados. O processo de criação de representações vetoriais de dados usando um LLM é explicado, bem como como armazenar esses vetores em um banco de MongoDB database. O orador então mostra como executar query desses dados usando o Atlas Search vetorial e como configurar um índice do Atlas Search vetorial no campo de incorporações vetoriais. O vídeo termina com uma demonstração de uma query baseada em CLI e os resultados de uma Atlas Search semântica. ------ ✅ Se inscreva em nosso canal → https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe"
Jan 09, 2024
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Crie uma função sem servidor do AWS Lambda com PyMongo e MongoDB.
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/free--ZSKyLspT3Q ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/community--ZSKyLspT3Q Acompanhe como a consultora de desenvolvedores do MongoDB, Anaiya Raraisinghani, explica como usar o AWS Lambda com o PyMongo, o driver Python do MongoDB! Este tutorial mostrará como configurar um Atlas Cluster, estabelecer uma função do AWS Lambda, conectar o cluster ao Lambda e carregar/ler informações específicas. Assista até o final para obter informações sobre como utilizar a estrutura Aggregation Pipeline do MongoDB. 🔗 Recursos 🔗 ✅ Para obter um formato de artigo deste vídeo junto com exemplos de código, consulte nosso Centro de desenvolvedores → https://mdb.link/article--ZSKyLspT3Q ✅ Conecte-se com Anaiya → https://www.linkedin.com/in/anaiyaraisinghani/ ✅ Veja mais conteúdo de Anaiya → https://www.mongodb.com/developer/search/?s=anaiya+raisinghani&sortMode=0 ------ Não se esqueça de curtir, compartilhar e se inscrever para mais tutoriais incríveis! 🙌 ✅ Inscreva-se em nosso canal → https://mdb.link/subscribe
Sep 25, 2023
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Saiba mais sobre Full Text Search com Python
Confira esta ótima visão geral da solução de Full Text Search do MongoDB, Atlas Search, com Python.
May 06, 2022
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Apresentando a pilha FARM - FastAPI, React e MongoDB
Aprenda como criar aplicativos da web modernos, assíncronos e de alto desempenho em Python com MongoDB. Neste tutorial, cobriremos a pilha FARM completa; crie um servidor FastAPI, persista e busque dados de forma assíncrona do MongoDB Atlas e, finalmente, renderize-os no navegador com React. Experimente um desempenho igual ou melhor do que uma pilha MERN, mas sem mudar todo o seu desenvolvimento de Python para Node.js. Assine o MongoDB ►►► https://bit.ly/3bpg1Z1 Conecte-se ao MongoDB: Site: https://bit.ly/2LjtNBZ Twitter: https://bit.ly/3fH87gR Facebook: https://bit.ly/3fEaIsd Linkedin: https://bit.ly/2SY9w90 Instagram: https://bit.ly/3bn9bDv Fóruns da comunidade: https://bit.ly/2I8VCi5 TikTok: 3
Jul 14, 2021
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MongoDB Atlas - Código para a batida. Escreva em diferentes linguagens, incluindo Python, Go e Rust
O MongoDB Atlas suporta mais idiomas do que qualquer outro banco de dados totalmente gerenciado. Assine o MongoDB ►►► https://bit.ly/3bpg1Z1 Conecte-se ao MongoDB: Site: https://bit.ly/2LjtNBZ Twitter: https://bit.ly/3fH87gR Facebook: https://bit.ly/3fEaIsd Linkedin: https://bit.ly/2SY9w90 Instagram: https://bit.ly/3bn9bDv Fóruns da comunidade: https://bit.ly/2I8VCi5 TikTok: https://bit.ly/3fHoqdJ
May 04, 2021