Reducing Assumptions, Exploding Your Code

A step-by-step walkthrough comparing how Python and Rye handle progressively more robust error handling in a realistic script that downloads a PDF via an API. Starting from a clean happy-path script, the post adds input validation and then full error handling, showing how Python's try/catch approach balloons a 15-line script into 45 lines while obscuring the core logic. The Rye version, using pipeline-style functions like check, ^check, and fix, maintains nearly the same structure and line count even with full error handling. The author argues that treating failures as normal values integrated into the language — rather than exceptional control flow — leads to cleaner, more readable code.

Nguồn: https://ryelang.org/blog/posts/reducing_assumptions_but_exploding. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Towards Data Science1 Hot30 phút1 giờ trướcAI

Assemble Each RAG Generation Prompt from a Base Prompt Plus the Rules Each Question Needs

Bài viết hướng dẫn xây dựng lớp generation trong pipeline RAG doanh nghiệp bằng cách kết hợp prompt cơ sở (BASE) với các fragments quy tắc, schema trả lời và ràng buộc phù hợp cho từng loại câu hỏi. Nó đề cập đến các kỹ thuật như phân loại truy vấn, xử lý chunk theo chiến lược kết hợp/ tuần tự, trích xuất đa trường có trích dẫn (FieldExtraction[T]), xác minh trích dẫn, few-shot examples động từ ngân hàng đã xác thực, và lưu vết đầy đủ (API response, fragments, schema) để đảm bảo khả năng kiểm toán và tái lập.

Những lập trình viên xây dựng hệ thống RAG chuyên nghiệp sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa và quản lý các prompt sinh tạo để tránh rủi ro về độ chính xác, hiệu suất và khả năng mở rộng trong ứng dụng doanh nghiệp.