Sản phẩm kho

RAG-based LLM agents Elo xếp hạng công cụ

RAGElo là một cái công cụ tập, sử dụng Elo cho điểm hệ thống trợ giúp lựa chọn tốt nhất căn cứ vào kiểm tra tăng cường sinh thành ( RAG ) đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLM ) đại lý. Theo sinh thành tính LLM ở sinh sản trung nguyên hình thiết kế cùng chỉnh hợp trở nên càng thêm dễ dàng, đánh giá vẫn cứ là giải quyết phương án trung nhất có tính khiêu chiến bộ phận. RAGElo thông qua tương đối bất đồng RAG ống dẫn cùng nhắc nhở đối nhiều vấn đề đáp án, tính toán bất đồng thiết trí xếp hạng, cung cấp một cái tốt đẹp nhìn chung, hiểu biết này đó thiết trí hữu hiệu, này đó không có hiệu quả.

Đầu cuối trung cá nhân AI trợ thủ, cụ bị bản địa công cụ.

gptme là một cái vận hành ở đầu cuối cá nhân AI trợ thủ, nó trang bị bản địa công cụ, có thể biên soạn số hiệu, sử dụng đầu cuối, xem trang web, thị giác phân biệt chờ. Nó là một cái không chịu phần mềm, internet phỏng vấn, siêu khi hoặc riêng tư vấn đề hạn chế ChatGPT “Số hiệu giải thích khí” bản địa thay thế phương án.

Một cái đơn giản mà cường đại Python kho, dùng cho sử dụng đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLMs ).

promptic là một cái nhẹ lượng cấp, căn cứ vào trang trí khí Python kho, nó thông qua litellm đơn giản hoá cùng đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLMs ) lẫn nhau quá trình. Sử dụng promptic, ngươi có thể nhẹ nhàng sáng tạo nhắc nhở, xử lý đưa vào tham số, cũng từ LLMs tiếp thu kết cấu hóa phát ra, chỉ cần mấy hành số hiệu.

Không cần mã hóa có thể xây dựng sinh sản ổn thoả LLM ứng dụng trình tự

Epsilla là một cái không cần mã hóa RAG tức phục vụ (RAG-as-a-Service) ngôi cao, nó cho phép người dùng căn cứ vào tư hữu hoặc công cộng số liệu xây dựng sinh sản ổn thoả đại hình ngôn ngữ mô hình (Large Language Model, LLM) ứng dụng trình tự. Nên ngôi cao cung cấp vừa đứng thức phục vụ, bao gồm số liệu quản lý, RAG công cụ, CI/CD phong cách đánh giá cùng với xí nghiệp cấp an toàn thi thố, chỉ ở hạ thấp tổng có được phí tổn (TCO), đề cao tuần tra tốc độ cùng phun ra nuốt vào lượng, đồng thời bảo đảm tin tức có tác dụng trong thời gian hạn định tính cùng an toàn tính.

AI nhắc nhở kỹ sư, ưu hoá đại hình ngôn ngữ mô hình ứng dụng

Weavel là một cái AI nhắc nhở kỹ sư, nó thông qua truy tung, số liệu ống chính lý, phê lượng thí nghiệm cùng đánh giá chờ công năng, trợ giúp người dùng ưu hoá đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLM ) ứng dụng. Weavel cùng Weavel SDK kết hợp sử dụng, có thể tự động ký lục cũng tăng thêm LLM sinh thành số liệu đến ngài số liệu tập trung, thực hiện vô phùng tổng thể cùng nhằm vào riêng dùng lệ liên tục cải tiến. Ngoài ra, Weavel có thể tự động sinh thành đánh giá số hiệu, cũng sử dụng LLM làm phức tạp nhiệm vụ công chính trọng tài, đơn giản hoá đánh giá lưu trình, bảo đảm chuẩn xác, tinh tế tính năng chỉ tiêu.

Cách mạng tính kiểm tra tăng cường sinh thành hệ thống kỹ thuật tập hợp.

RAG_Techniques là một cái chuyên chú với kiểm tra tăng cường sinh thành (Retrieval-Augmented Generation, RAG) hệ thống kỹ thuật tập hợp, chỉ ở tăng lên hệ thống chuẩn xác tính, hiệu suất cùng trên dưới văn phong phú tính. Nó cung cấp một cái tuyến đầu kỹ thuật trung tâm, thông qua xã khu cống hiến cùng hợp tác hoàn cảnh, thúc đẩy RAG kỹ thuật phát triển cùng sáng tạo.

AI đại lý công cụ tập, phú có thể phức tạp nhiệm vụ xử lý.

Composio là một cái vì AI đại lý cung cấp cao chất lượng công cụ cùng tổng thể ngôi cao, nó đơn giản hoá đại lý chứng thực, chuẩn xác tính cùng đáng tin cậy tính vấn đề, khiến cho khai phá giả có thể thông qua một hàng số hiệu tổng thể nhiều loại công cụ cùng dàn giáo. Nó duy trì 100 nhiều loại công cụ, bao trùm GitHub, Notion, Linear chờ 90 nhiều ngôi cao, cung cấp bao gồm phần mềm thao tác, thao tác hệ thống lẫn nhau, trình duyệt công năng, tìm tòi, phần mềm khai phá hoàn cảnh ( SWE ) cùng với ngay trên bàn tiệc đại lý số liệu ( RAG ) chờ nhiều loại công năng. Composio còn duy trì sáu loại bất đồng chứng thực hiệp nghị, có thể lộ rõ đề cao đại lý thuyên chuyển công cụ chuẩn xác tính. Ngoài ra, Composio có thể làm sau đoan phục vụ khảm nhập đến ứng dụng trình tự trung, vì sở hữu người dùng cùng đại lý quản lý chứng thực cùng tổng thể, bảo trì nhất trí thể nghiệm.

AI điều khiển album, tự động sinh thành hình ảnh nguyên số liệu cũng cùng chi đối thoại.

Album AI là một cái thực nghiệm tính hạng mục, nó sử dụng gpt-4o-mini làm thị giác mô hình, tự động phân biệt album trung hình ảnh văn kiện nguyên số liệu, cũng lợi dụng RAG kỹ thuật thực hiện cùng album đối thoại. Nó đã có thể làm truyền thống album sử dụng, cũng có thể làm hình ảnh tri thức căn bản, phụ trợ đại hình ngôn ngữ mô hình tiến hành nội dung sinh thành.

Thấp số hiệu xây dựng nhiều Agent đại mô hình ứng dụng khai phá công cụ

LazyLLM là một cái tận sức với đơn giản hoá trí tuệ nhân tạo ứng dụng xây dựng lưu trình khai phá công cụ, nó thông qua cung cấp thấp số hiệu giải quyết phương án, khiến cho khai phá giả cho dù không hiểu biết đại mô hình cũng có thể nhẹ nhàng lắp ráp bao hàm nhiều Agent AI ứng dụng. LazyLLM duy trì một kiện bố trí sở hữu mô khối, vượt ngôi cao kiêm dung, tự động tiến hành võng cách tìm tòi tham số ưu hoá, cùng với hiệu suất cao mô hình hơi điều, do đó tăng lên ứng dụng hiệu quả.

AI nguyên sinh số liệu ứng dụng khai phá dàn giáo

DB-GPT là một cái khai nguyên AI nguyên sinh số liệu ứng dụng khai phá dàn giáo, lợi dụng AWEL(Agentic Workflow Expression Language) cùng đại lý (agent) kỹ thuật, đơn giản hoá đại hình mô hình ứng dụng cùng số liệu kết hợp. Nó thông qua nhiều mô hình quản lý, Text2SQL hiệu quả ưu hoá, RAG dàn giáo ưu hoá, nhiều đại lý dàn giáo hợp tác chờ kỹ thuật năng lực, sử xí nghiệp cùng khai phá giả có thể lấy càng thiếu số hiệu xây dựng định chế hóa ứng dụng. DB-GPT ở số liệu 3.0 thời đại, căn cứ vào mô hình cùng số liệu kho, vì xây dựng xí nghiệp cấp báo cáo phân tích cùng nghiệp vụ thấy rõ cung cấp cơ sở số liệu trí năng kỹ thuật.

Bản địa giọng nói nói chuyện phiếm người máy, bảo hộ riêng tư, không cần network.

june là một cái kết hợp Ollama, Hugging Face Transformers cùng Coqui TTS Toolkit bản địa giọng nói nói chuyện phiếm người máy. Nó cung cấp một loại linh hoạt, chú trọng riêng tư giải quyết phương án, có thể ở bản địa máy móc thượng tiến hành giọng nói phụ trợ lẫn nhau, bảo đảm không có số liệu bị gửi đi đến phần ngoài server. Sản phẩm chủ yếu ưu điểm bao gồm không cần network có thể sử dụng, bảo hộ người dùng riêng tư, duy trì nhiều loại lẫn nhau hình thức chờ.

Dùng cho hơi điều Meta Llama mô hình kho cùng thí dụ mẫu kịch bản gốc tập hợp

llama-recipes là Meta Llama mô hình nguyên bộ kho hàng, chỉ ở cung cấp một cái nhưng mở rộng kho, dùng cho hơi điều Meta Llama mô hình, cũng cung cấp một ít thí dụ mẫu kịch bản gốc cùng notebook, để nhanh chóng bắt đầu sử dụng mô hình ở các loại dùng lệ trung, bao gồm lĩnh vực thích ứng hơi điều hòa xây dựng căn cứ vào LLM ứng dụng trình tự.

Thấp số hiệu sinh thành AI ứng dụng trình tự sinh thành tính AI RAG công cụ bao.

create-tsi là một cái sinh thành tính AI RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) công cụ bao, dùng cho thấp số hiệu sinh thành AI ứng dụng trình tự. Nó lợi dụng LlamaIndex cùng T-Systems ở Open Telekom Cloud thượng uỷ trị đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLMs ), đơn giản hoá AI ứng dụng trình tự sáng tạo quá trình, làm này trở nên mau lẹ, linh hoạt. Người dùng có thể sử dụng create-tsi sinh thành nói chuyện phiếm người máy, biên soạn đại lý cũng nhằm vào riêng dùng lệ tiến hành định chế.

Kéo phóng phương thức sáng tạo agent công tác đàn dùng cho tự định nghĩa nghiệp vụ logic

React Flow là một cái khai nguyên khả thị hóa biên tập khí, cho phép người dùng thông qua kéo phóng phương thức sáng tạo agent công tác đàn, dùng cho tự định nghĩa nghiệp vụ logic. Người dùng có thể từ đồ kho trung kéo phóng agent đến công tác khu, liên tiếp chúng nó, định nghĩa mới bắt đầu nhiệm vụ, đạo ra Python kịch bản gốc ở bản địa máy móc thượng vận hành. Chúng ta thông qua định chế thao tác hệ thống vì xí nghiệp cung cấp đám mây duy trì, làm cho bọn họ có thể vận hành LLM. Hoan nghênh liên hệ chúng ta xí nghiệp duy trì đoàn đội hiểu biết càng nhiều tin tức.

Đơn giản hoá LLM cùng RAG mô hình phát ra đánh giá, cung cấp đối định tính chỉ tiêu thấy rõ

Algomax đơn giản hoá LLM cùng RAG mô hình đánh giá, ưu hoá nhắc nhở khai phá, cũng thông qua trực quan dáng vẻ bản cung cấp đối định tính chỉ tiêu độc đáo thấy rõ. Chúng ta đánh giá động cơ chính xác đánh giá LLM, cũng thông qua rộng khắp thí nghiệm bảo đảm đáng tin cậy tính. Ngôi cao cung cấp toàn diện định tính cùng định lượng chỉ tiêu, trợ giúp ngài càng tốt mà lý giải mô hình hành vi, cũng cung cấp cụ thể cải tiến kiến nghị. Algomax sử dụng rộng khắp, áp dụng với các ngành sản xuất cùng lĩnh vực.

Langroid là một cái căn cứ vào Python nhẹ lượng cấp LLM dàn giáo

Langroid là một cái nhẹ lượng cấp, nhưng mở rộng cùng nguyên tắc tính Python dàn giáo, có thể thoải mái mà xây dựng căn cứ vào LLM ứng dụng trình tự. Ngài có thể thiết trí đại lý, vì chúng nó trang bị nhưng tuyển lắp ráp (LLM, vector tồn trữ cùng phương pháp ), phân phối chúng nó nhiệm vụ, cũng làm cho bọn họ thông qua trao đổi tin tức hợp tác giải quyết vấn đề. Cái này nhiều đại lý kiểu mẫu linh cảm đến từ Actor dàn giáo ( nhưng ngài không cần hiểu biết bất luận cái gì về cái này tri thức!). Langroid cung cấp một cái hoàn toàn mới LLM ứng dụng trình tự khai phá phương thức, ở đơn giản hoá khai phá nhân viên thể nghiệm phương diện tiến hành rồi suy nghĩ cặn kẽ; nó không sử dụng Langchain. Chúng ta hoan nghênh cống hiến -- thỉnh xem thêm cống hiến hồ sơ lấy thu hoạch cống hiến ý tưởng.

Xây dựng LLM ứng dụng dàn giáo

LlamaIndex.TS là một cái vì xây dựng căn cứ vào đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLM ) ứng dụng mà thiết kế dàn giáo. Nó chuyên chú với trợ giúp người dùng thu lấy, kết cấu hóa cùng phỏng vấn tư hữu hoặc riêng lĩnh vực số liệu. Cái này dàn giáo cung cấp một cái tự nhiên ngôn ngữ giao diện, dùng cho liên tiếp nhân loại cùng suy đoán ra số liệu, khiến cho khai phá giả không cần trở thành máy móc học tập hoặc tự nhiên ngôn ngữ xử lý chuyên gia, cũng có thể thông qua LLM tăng cường này phần mềm công năng. LlamaIndex.TS duy trì Node.js, Vercel Edge Functions cùng Deno chờ lưu hành vận hành khi hoàn cảnh.

Căn cứ vào ComfyUI đằng trước khai phá LLM công tác lưu tiết điểm tập hợp

ComfyUI LLM Party chỉ ở căn cứ vào ComfyUI đằng trước khai phá một bộ hoàn chỉnh LLM công tác lưu tiết điểm tập hợp, sử dụng hộ có thể nhanh chóng nhanh và tiện mà xây dựng chính mình LLM công tác lưu, cũng thoải mái mà đem chúng nó tổng thể đến hiện có hình ảnh công tác lưu trung.

Gia tốc mô hình đánh giá cùng hơi điều trí năng đánh giá công cụ

SFR-Judge là Salesforce AI Research đẩy ra một loạt đánh giá mô hình, chỉ ở thông qua trí tuệ nhân tạo kỹ thuật gia tốc đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLMs ) đánh giá cùng hơi điều quá trình. Này đó mô hình có thể chấp hành nhiều loại đánh giá nhiệm vụ, bao gồm thành đôi tương đối, thi đơn cho điểm cùng hai nguyên tố phân loại, đồng thời cung cấp giải thích, tránh cho hắc rương vấn đề. SFR-Judge ở nhiều tiêu chuẩn cơ bản thí nghiệm trung biểu hiện ưu dị, chứng minh rồi này ở đánh giá mô hình phát ra cùng chỉ đạo hơi điều phương diện hữu hiệu tính.

Vì LLM nói chuyện phiếm người máy cung cấp cường đại linh hoạt trường kỳ ký ức hệ thống.

MemoryScope là một cái vì đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLM ) nói chuyện phiếm người máy cung cấp trường kỳ ký ức năng lực dàn giáo. Nó thông qua ký ức cơ sở dữ liệu cùng công tác kho, khiến cho nói chuyện phiếm người máy có thể tồn trữ cùng kiểm tra ký ức đoạn ngắn, do đó thực hiện cá tính hóa người dùng lẫn nhau thể nghiệm. Nên sản phẩm thông qua ký ức kiểm tra cùng ký ức chỉnh hợp chờ thao tác, khiến cho người máy có thể lý giải cũng nhớ kỹ người dùng thói quen cùng thiên hảo, vì người dùng cung cấp càng thêm cá tính hóa cùng nối liền đối thoại thể nghiệm. MemoryScope duy trì nhiều loại mô hình API, bao gồm openai cùng dashscope, hơn nữa có thể cùng hiện có đại lý dàn giáo như AutoGen cùng AgentScope kết hợp sử dụng, cung cấp phong phú định chế hóa cùng mở rộng tính.

Vì người máy cung cấp giả thuyết bắt chước cùng đánh giá tiên tiến thế giới mô hình.

1X thế giới mô hình là một loại máy móc học tập trình tự, có thể bắt chước thế giới như thế nào hưởng ứng người máy hành vi. Nó căn cứ vào video sinh thành cùng tự động điều khiển ô tô thế giới mô hình kỹ thuật tiến bộ, vì người máy cung cấp một cái giả thuyết bắt chước khí, có thể đoán trước tương lai cảnh tượng cũng đánh giá người máy sách lược. Cái này mô hình không chỉ có có thể xử lý phức tạp đối tượng lẫn nhau, như vật thể, rơi xuống vật thể ảnh hưởng, bộ phận khả quan sát tính, có thể biến đổi hình vật thể cùng mắc xích vật thể, còn có thể đủ đang không ngừng biến hóa hoàn cảnh trung tiến hành đánh giá, này đối với người máy kỹ thuật phát triển quan trọng nhất.

Cùng hồ sơ tiến hành tự nhiên ngôn ngữ đối thoại Python ứng dụng

Chat With Your Docs là một cái Python ứng dụng trình tự, cho phép người dùng cùng nhiều loại hồ sơ cách thức ( như PDF, trang web cùng YouTube video ) tiến hành đối thoại. Người dùng có thể sử dụng tự nhiên ngôn ngữ vấn đề, ứng dụng trình tự đem căn cứ vào hồ sơ nội dung cung cấp tương quan trả lời. Nên dùng lợi dụng ngôn ngữ mô hình sinh thành chuẩn xác đáp án. Thỉnh chú ý, ứng dụng chỉ đáp lại cùng thêm tái hồ sơ tương quan vấn đề.

Nhiều người hợp tác số liệu ngôi cao, duy trì SQL cùng Python lẫn nhau thức notebook.

Briefer là một cái khai nguyên số liệu ngôi cao, nó cho phép người dùng vận hành SQL cùng Python số hiệu, cũng đem notebook chuyển hóa vì dáng vẻ bản cùng số liệu ứng dụng. Nó duy trì liên tiếp nhiều loại số liệu nguyên, như Postgres, BigQuery, Redshift chờ, hơn nữa có thể lợi dụng tuần tra kết quả trực tiếp ở Python số hiệu khối trung sử dụng. Ngoài ra, nó còn cung cấp dự trang bị kho cùng nội trí AI trợ thủ tới trợ giúp người dùng càng nhanh chóng mà biên soạn số hiệu. Briefer dáng vẻ bản cùng số liệu ứng dụng công năng, khiến cho người dùng có thể sáng tạo lẫn nhau thức giao diện, dùng cho số liệu thăm dò cùng quyết sách duy trì.

Lợi dụng đại hình ngôn ngữ mô hình tăng lượng xây dựng tri thức đồ phổ

iText2KG là một cái Python bao, chỉ ở lợi dụng đại hình ngôn ngữ mô hình từ văn bản hồ sơ trung lấy ra thật thể cùng quan hệ, tăng lượng xây dựng nhất trí tri thức đồ phổ. Nó cụ bị linh hàng mẫu năng lực, cho phép ở không có riêng huấn luyện dưới tình huống vượt bất đồng lĩnh vực tiến hành tri thức lấy ra. Nên bao bao quát hồ sơ chưng cất, thật thể lấy ra cùng quan hệ lấy ra mô khối, bảo đảm thật thể cùng quan hệ được đến giải quyết cùng duy nhất tính. Nó thông qua Neo4j cung cấp tri thức đồ phổ khả thị hóa tỏ vẻ, duy trì lẫn nhau thức thăm dò cùng phân tích kết cấu hóa số liệu.

Khai nguyên RAG cơ sở nói chuyện phiếm công cụ, cùng hồ sơ đối thoại.

kotaemon là một cái khai nguyên, căn cứ vào RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) mô hình công cụ, chỉ ở thông qua nói chuyện phiếm giao diện cùng người dùng hồ sơ tiến hành lẫn nhau. Nó duy trì nhiều loại ngôn ngữ mô hình API cung cấp thương cùng bản địa ngôn ngữ mô hình, cung cấp một cái sạch sẽ, nhưng định chế người dùng giao diện, áp dụng với đầu cuối người dùng tiến hành hồ sơ hỏi đáp cùng với khai phá giả xây dựng chính mình RAG hỏi đáp lưu trình.

Khai phá giả hữu hảo RAG tức phục vụ.

Ragie là một khoản mặt hướng khai phá giả RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) tức phục vụ sản phẩm, nó thông qua dễ dàng sử dụng API cùng SDK, trợ giúp khai phá giả nhanh chóng khởi động cũng thực hiện sinh thành thức AI ứng dụng. Ragie cụ bị cao cấp công năng, như LLM trọng bài, trích yếu hướng dẫn tra cứu, thật thể lấy ra chờ, bảo đảm cung cấp chính xác đáng tin cậy tin tức. Nó còn duy trì cùng Google Drive, Notion chờ lưu hành số liệu nguyên trực tiếp liên tiếp, cũng duy trì tự động đồng bộ, bảo trì số liệu mới nhất. Ragie từ Craft Ventures lãnh đạo, cung cấp đơn giản sáng tỏ định giá sách lược, không cần thiết trí phí dụng hoặc che giấu phí tổn.

Tương lai phái AI điều khiển trang web loài bò sát công cụ.

CyberScraper 2077 là một khoản căn cứ vào AI trang web loài bò sát công cụ, nó lợi dụng OpenAI cùng Ollama chờ đại hình ngôn ngữ mô hình (LLM) tới trí năng phân tích trang web nội dung, cung cấp số liệu lấy ra phục vụ. Này khoản công cụ không chỉ có có được người dùng hữu hảo đồ hình giao diện, còn duy trì nhiều loại số liệu đạo khác người thức, bao gồm JSON, CSV, HTML, SQL cùng Excel. Ngoài ra, nó còn cụ bị ẩn hình hình thức, lấy hạ thấp bị kiểm tra đo lường vì người máy nguy hiểm, cùng với tuần hoàn robots.txt cùng trang web chính sách đạo đức bò lấy đặc tính.

Nhẹ lượng cấp Python kho, dùng cho sử dụng đại hình ngôn ngữ mô hình tiến hành trang web trảo lấy.

Parsera là một cái nhẹ lượng cấp Python kho, chuyên môn thiết kế dùng cho cùng đại hình ngôn ngữ mô hình ( LLMs ) kết hợp, lấy đơn giản hoá trang web số liệu trảo lấy quá trình. Nó thông qua sử dụng ít nhất lệnh bài nhắc tới cao tốc độ cũng hạ thấp phí tổn, khiến cho số liệu trảo lấy trở nên càng thêm hiệu suất cao cùng kinh tế. Parsera duy trì nhiều loại nói chuyện phiếm mô hình, hơn nữa có thể tự định nghĩa sử dụng bất đồng mô hình, như OpenAI hoặc Azure.

Hiệu suất cao CPU bản địa ly tuyến LaTeX phân biệt công cụ

MixTeX là một cái sáng tạo nhiều mô thái LaTeX phân biệt tiểu trình tự, từ đoàn đội độc lập khai phá, có thể ở bản địa ly tuyến hoàn cảnh trung chấp hành hiệu suất cao căn cứ vào CPU trinh thám. Vô luận là LaTeX công thức, bảng biểu vẫn là hỗn hợp văn bản, MixTeX đều có thể nhẹ nhàng phân biệt, duy trì trung tiếng Anh xử lý. Đến ích với cường đại kỹ thuật duy trì cùng ưu hoá thiết kế, MixTeX không cần GPU tài nguyên có thể hiệu suất cao vận hành, thích hợp bất luận cái gì Windows máy tính, cực đại địa phương là được người dùng thể nghiệm.

Mac thượng đơn giản trợ thủ, sử dụng llama-cpp- Python.

LLaMA Assistant for Mac là một cái căn cứ vào llama-cpp- Python kho khai phá mặt bàn bản cài đặt, chỉ ở thông qua dự định nghĩa nhu cầu vì người dùng cung cấp trợ giúp. Nó chọn dùng đại lượng đến từ mặt khác hạng mục số hiệu, nhưng dùng llama-cpp- Python thay thế ollama bộ phận, lấy thực hiện càng phù hợp Python biên trình phong cách giải quyết phương án.